Актуальность В условиях роста объёма корпоративной информации и усложнения её поиска критически важным становится обеспечение оперативного доступа к актуальным данным для принятия решений. Разрабатываемая веб-платформа чат-бота на базе локальной LLM использует подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) для семантического анализа внутренних баз знаний. Это позволяет автоматизировать генерацию ответов на основе найденных документов, существенно ускоряя рабочие процессы и повышая общую эффективность организации. Проблема Отсутствие единого автоматизированного инструмента для оперативного поиска информации по внутренним регламентам и рабочей документации. Цель Разработать веб-платформу интеллектуального чат-бота с поддержкой административной панели управления, обеспечивающей обработку пользовательских запросов через специализированную RAG-систему (Retrieval-Augmented Generation), интегрированную с внутренней базой знаний компании. Задачи - Разработка механизма загрузки и индексирования документов предприятия. - Интеграция RAG-модуля с языковой моделью - Разработка пользовательского интерфейса чат-бота - Подключение базы знаний предприятия к системе - Разработка модуля семантического поиска информации - Определение интеграционных возможностей с информационными системами предприятия Результат Веб-платформы чат-бота с интеграцией RAG-подхода и локальной LLM, обеспечивающей семантический поиск по внутренним корпоративным базам знаний и генерацию ответов на основе актуальных документов Партнёры проекта — ***
