Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия
Следующая версия		 Предыдущая версия
ai-agents:search-information-about-projects [12.02.2026 12:10] – Москвитина Алинаai-agents:search-information-about-projects [12.02.2026 12:28] (текущий) – Москвитина Алина
Строка 99: Строка 99:
  
 3. Развернуть на предприятии серверы для следующих систем: 3. Развернуть на предприятии серверы для следующих систем:
 +  * **Система управления AI-агентами**. Это может быть бесплатная «n8n» или коммерческая отечественная система, например: «Agent Navigator», «Neuromus» или «Just AI Agent Platform». //Примечание: при использовании коммерческой системы потребуется привлечь специалистов вендора именно этой системы.//
 +  * **Сервер с локальной LLM.** Желательно LLM уровня «GPT-OSS:120b». Для относительно небольших данных, возможно, будет достаточно «GPT-OSS:20b», «GigaChat-20B». //Примечание: можно использовать облачную LLM с доступом к API через Интернет, но это риск утечки конфиденциальных данных.//
 +  * В зависимости от специфики «сценариев взаимодействия» дополнительно могут потребоваться серверы для следующих систем:
 +    * Если предполагается хранение временных данных в отдельной СУБД – потребуется отдельный сервер с СУБД PostgreSQL.
 +    * Для процессов регулярной выгрузки данных из ADVANTA во временную БД может потребоваться модуль «Цифровой помощник» ADVANTA (как вариант, можно реализовать выгрузку данных средствами «системы управления AI-агентами»).
 +    * Если в «сценарии взаимодействия» войдут вопросы, требующие, помимо запросов к базе данных, полнотекстового поиска информации, потребуется сервер для системы хранения векторных данных (например, «Supabase»).
 +4. Настроить ИИ-помощника в «системе управления AI-агентами», а также вспомогательные процессы и системы по необходимости (выгрузка данных, временная СУБД и т.д.). В ходе настройки специалисты внедрения создают:
 +  * Инструкцию («промпт»).
 +  * «Триггеры» или «скрипты», с помощью которых LLM сможет получать данные из ADVANTA для подготовки ответов.
 +  * Набор тестовых примеров проектов и отчётов, позволяющих проверять правильность работы ИИ-помощника.
 +
 \\ \\
-a.**Система управления AI-агентами.** +===== Заключение ===== 
-\\ +Возможности нейросетей по анализу данных всё более возрастают по мере развития технологии. Со временем они частично заменят отчёты и дашборды. Уже сейчас ИИ-помощник позволит радикально изменить процесс анализа данных в управлении проектами и даст предприятию ряд преимуществ: 
-Это может быть бесплатная «n8n» или коммерческая отечественная система, например: «Agent Navigator», «Neuromus» или «Just AI Agent Platform». +  * **Экономия времени:** вместо ручного изучения отчетов и «дашбордов» сотрудники получают мгновенные ответы на конкретные запросы, что ускоряет принятие оперативных решений. 
-//Примечание: при использовании коммерческой системы потребуется привлечь специалистов вендора именно этой системы.// +  * **Снижение нагрузки на руководителей проектов:** Автоматизация ответов на типовые вопросы освобождает менеджмент от рутинных действий, позволяя сфокусироваться на управлении рисками. 
-b.**Сервер с локальной LLM.** +  * **Минимизация ошибок.** ИИ анализирует данные о проектах без «человеческого фактора», позволяя заметить отклонения и риски до того, как они станут проблемами.
-Желательно LLM уровня «GPT-OSS:120b». Для относительно небольших данных, возможно, будет достаточно «GPT-OSS:20b», «GigaChat-20B»; +
-//Примечание: можно использовать облачную LLM с доступом к API через Интернет, но это риск утечки конфиденциальных данных.// +
-c.В зависимости от специфики «сценариев взаимодействия» дополнительно могут потребоваться серверы для следующих систем: +
--Если предполагается хранение временных данных в отдельной СУБД – потребуется отдельный сервер с СУБД PostgreSQL. +
--Для процессов регулярной выгрузки данных из ADVANTA во временную БД может потребоваться модуль «Цифровой помощник» ADVANTA (как вариант, можно реализовать выгрузку данных средствами «системы управления AI-агентами»). +
--Если в «сценарии взаимодействия» войдут вопросы, требующие, помимо запросов к базе данных, полнотекстового поиска информации, потребуется сервер для системы хранения векторных данных (например, «Supabase»). +
-  - Настроить ИИ-помощника в «системе управления AI-агентами», а также вспомогательные процессы и системы по необходимости (выгрузка данных, временная СУБД и т.д.). В ходе настройки специалисты внедрения создают: +
-a.Инструкцию («промпт»). +
-b.«Триггеры» или «скрипты», с помощью которых LLM сможет получать данные из ADVANTA для подготовки ответов. +
-c.Набор тестовых примеров проектов и отчётов, позволяющих проверять правильность работы ИИ-помощника. +
- +