Ақша сомасы: 0
Өтінімдер саны: 4
10.07.26 (қоса алғанда)
Взаимодействие на партнерских началах
Идея
Акт міндеттері
Медиасфера
Басқа технологиялық шешімдер
БҚ/АЖ
В деятельности современных IT- и сервисных компаний сотрудники ежедневно сталкиваются с огромным массивом внутренней информации: техническими регламентами, инструкциями, проектной документацией, гайдлайнами и юридическими соглашениями. Поиск нужных данных и ответов на специфические вопросы внутри корпоративных Wiki-систем и сетевых папок вручную занимает значительное количество рабочего времени и снижает общую эффективность команд.
Реализация задачи позволит автоматизировать поиск по корпоративным документам, сократив время сотрудников на получение нужной информации в 3–5 раз. За счет развертывания системы строго в локальном контуре (On-Premise) будут полностью исключены риски утечки данных и нарушения NDA. Компания получит независимый ИИ-инструмент на базе Open-Source технологий, работающий без платных зарубежных подписок и внешних API. Это снизит нагрузку на профильные департаменты за счет автоматических ответов на типовые вопросы на казахском и русском языках.
Габдулов Д.Ж.
Тапсырманың (жобаның) мақсаты мен сипаттамасы
Исследование возможностей и создание прототипа (Proof of Concept) локального корпоративного ИИ-ассистента на базе Open-Source языковых моделей (LLM) с архитектурой RAG, способного оперативно и безопасно осуществлять контекстный поиск и анализ информации по внутренним регламентам и документам компании без передачи данных во внешние облачные сервисы. Описание задачи: В рамках выполнения технологической задачи предлагается решить проблему безопасного и быстрого поиска информации внутри корпоративных баз данных. Современные публичные ИИ-решения (ChatGPT, Claude и др.) не могут быть использованы в контуре компании из-за строгих требований информационной безопасности и условий NDA. Задача заключается в том, чтобы развернуть и адаптировать открытую языковую модель (например, Llama 3, Mistral или аналоги) полностью на локальных мощностях. Проект включает в себя: Создание модуля для загрузки и индексации текстовых документов (PDF, DOCX, TXT); Настройку векторной базы данных для точного извлечения контекста (RAG); Разработку удобного веб-интерфейса (чат-бота), который будет отвечать на вопросы сотрудников на казахском и русском языках, обязательно ссылаясь на конкретные пункты и страницы документов-первоисточников. Результатом задачи должен стать работоспособный прототип, упакованный в Docker-контейнер, для демонстрации внутренней технической команде.
Whatsapp
