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 12:23] – Москвитина Алинаai-agents:search-information-about-projects [12.02.2026 12:28] (текущий) – Москвитина Алина
Строка 102: Строка 102:
   * **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.//   * **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:   * 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. +    * 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»). +    * 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»). +    * 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.
  
 +\\
 +===== 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:
 +  * **Экономия времени:** вместо ручного изучения отчетов и «дашбордов» сотрудники получают мгновенные ответы на конкретные запросы, что ускоряет принятие оперативных решений.
 +  * **Снижение нагрузки на руководителей проектов:** Автоматизация ответов на типовые вопросы освобождает менеджмент от рутинных действий, позволяя сфокусироваться на управлении рисками.
 +  * **Минимизация ошибок.** ИИ анализирует данные о проектах без «человеческого фактора», позволяя заметить отклонения и риски до того, как они станут проблемами.