| Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия Следующая версия | Предыдущая версия |
| ai-agents:search-information-about-projects [12.02.2026 12:25] – Москвитина Алина | ai-agents:search-information-about-projects [12.02.2026 12:28] (текущий) – Москвитина Алина |
|---|
| * **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. |
| |
| |