Добавить pi_02.07.2025.md

pi_02.07.2025.md

@@ -0,0 +1,128 @@
+Ваш запрос касается создания **интеллектуального чат-бота** (ИИ-агента) в системе **Битрикс24**, с интеграцией данных из **BookStack**, использованием **моделей искусственного интеллекта** и дополнительными функциями безопасности, обновления данных и масштабируемости.
+
+Ниже приведён технический анализ и коммерческое предложение с точки зрения разработчика, реализующего такую систему.
+
+---
+
+## 🧩 1. Общая архитектура системы
+
+### Основные компоненты:
+1. **Сервис синхронизации BookStack → База данных ИИ-системы**
+2. **ИИ-движок для обработки запросов (LLM)**
+3. **Сервис поиска/ранжирования статей по релевантности**
+4. **Модуль интеграции с Битрикс24 (REST API / Webhook)**
+5. **Система прав доступа и фильтрации контента**
+6. **Модуль загрузки сторонних документов**
+7. **Панель управления и мониторинг состояния системы**
+
+---
+
+## 🛠️ 2. Реализация ключевых возможностей
+
+### ✅ Интеграция с BookStack
+- Синхронизация статей происходит через REST API BookStack.
+- Поддерживается полная выгрузка: книги → главы → страницы.
+- При каждом обновлении или добавлении статьи данные сохраняются в локальной базе данных (например PostgreSQL + Elasticsearch).
+- Можно настроить частоту обновления: автоматически раз в сутки или по триггеру.
+
+### ✅ Интеграция с Битрикс24
+- Чат-бот реализуется как открытый или внутренний прикладной веб-сервис, подключаемый к порталу Битрикс24 через:
+  - REST API (для CRM, задач, пользователей)
+  - Webhook (для получения событий от пользователя)
+- Возможна интеграция в CRM, проекты, звонки, корпоративный портал.
+
+### ✅ Использование ИИ-моделей
+#### Варианты использования моделей:
+1. **Локальная модель** (на сервере компании):
+   - Примеры: Llama 3, Qwen, Zephyr, Mistral (Open Source)
+   - Требует GPU-ускорения (минимум NVIDIA A6000 или аналог)
+   - Полный контроль над данными, соблюдение регулирования
+2. **Российские модели (локальные или облачные)**:
+   - Примеры: Сбер AIPlatform, Яндекс GigaChat, KANDIDEA, SberGPT, VK AI, Mail.Ru
+   - Высокая отказоустойчивость, SLA, лицензирование
+3. **Гибридное размещение**:
+   - Языковая модель — за периметром (но только в РФ), остальное — внутри компании
+   - Например: Яндекс GigaChat API + собственный бэкенд
+
+### ✅ Ручная загрузка документов
+- Поддержка форматов: PDF, DOCX, XLSX, TXT, HTML
+- Загруженные документы индексируются и становятся частью знаний ИИ-агента
+- Возможность указать метаданные (например: "видимость только для руководителей")
+
+### ✅ Масштабируемость
+- Архитектура позволяет подключать другие источники знаний:
+  - Confluence
+  - Notion
+  - SharePoint
+  - Wiki
+- Все источники могут быть независимыми и иметь свои правила индексации
+
+### ✅ Разграничение прав доступа
+- Настройка ролей и групп пользователей (через Битрикс24)
+- Фильтрация результатов по:
+  - Должности
+  - Отделу
+  - Профилю в CRM
+- Пример: пользователи не с ролью «Руководитель» не видят секретных статей
+
+---
+
+## 💰 3. Коммерческое предложение
+
+### 🔹 Условия сотрудничества:
+- Работа в рамках одного договора (все вопросы по интеграциям и сторонним сервисам решает ваш исполнитель)
+- Гарантия соответствия законодательству РФ (обработка ПДн, хостинг, сертификации)
+
+---
+
+## 📊 4. Стоимость и варианты реализации
+
+| Параметр | Локальная модель | Российский провайдер (Яндекс, Сбер) | Гибрид |
+|---------|------------------|-------------------------------------|--------|
+| **Разработка системы** | от 800 000 ₽ | от 700 000 ₽ | от 750 000 ₽ |
+| **Оборудование (мин.)** | от 1 200 000 ₽ (NVIDIA A6000, 256ГБ RAM, 2ТБ NVMe SSD) | Не требуется | от 600 000 ₽ (без ИИ) |
+| **Ежемесячная плата за модель** | ~ 0 ₽ (Open Source) | от 50 000 до 150 000 ₽ | от 30 000 до 100 000 ₽ |
+| **Поддержка системы** | от 40 000 ₽/мес | от 40 000 ₽/мес | от 40 000 ₽/мес |
+| **SLA / доступность** | зависит от оборудования | 99.9%+ | 99.5%+ |
+
+---
+
+## ⚙️ 5. Технические требования к оборудованию (для локальной модели)
+
+### Минимальные требования:
+| Компонент | Рекомендуемая конфигурация |
+|----------|----------------------------|
+| CPU | Intel Xeon W-2245 / AMD Ryzen Threadripper |
+| RAM | 256 GB |
+| GPU | NVIDIA A6000 / RTX 6000 Ada / H100 (опционально) |
+| Storage | 2 TB NVMe SSD |
+| ОС | Linux (Ubuntu 22.04 LTS) |
+| Сеть | 100 Мбит/с минимум, рекомендуется 1 Гбит/с |
+
+> Для более тяжёлых моделей (Llama3 70B, Mixtral) потребуется несколько GPU или использование Quantization.
+
+---
+
+## 📈 6. Преимущества решения
+
+✅ Полный цикл разработки и внедрения  
+✅ Единая точка ответственности (все вопросы по интеграциям решаются нами)  
+✅ Соответствие российскому законодательству (ФЗ-152, ФЗ-187)  
+✅ Расширяемость и масштабируемость  
+✅ Контроль над данными и безопасностью  
+✅ Поддержка различных источников знаний  
+
+---
+
+## 📌 Далее можно сделать:
+
+1. **Определиться с моделью ИИ:** Open Source (локально), российская облачная модель, гибрид.
+2. **Выбрать режим обновления БЗ:** автоматический (раз в сутки) или вручную.
+3. **Уточнить политики доступа:** какие роли должны видеть какие данные.
+4. **Заключить договор на проектирование и внедрение.**
+
+---
+
+## 📞 Хотите получить ТЗ, расчёт по срокам и стоимость — могу подготовить в течение 2–3 рабочих дней.
+
+Если нужно, могу также организовать пилотный запуск на ограниченном числе статей или прототип системы для тестирования.