Обновить mk.md

mk.md

@@ -0,0 +1,112 @@
+# **Техническое задание на разработку платформы для поиска по корпоративным данным с использованием LLM-моделей**  
+
+## **1. Введение**  
+### **1.1. Назначение документа**  
+Настоящее техническое задание (ТЗ) описывает требования к разработке платформы для семантического поиска и обработки корпоративных данных с использованием LLM (Large Language Models) и RAG (Retrieval-Augmented Generation).  
+
+### **1.2. Цель проекта**  
+Создание системы, которая:  
+- Индексирует корпоративные данные из BookStack и других источников.  
+- Обеспечивает поиск и генерацию ответов на основе LLM (ChatGPT, YandexGPT, GigaChat).  
+- Интегрируется с Bitrix24 через чат-бота.  
+- Предоставляет интерфейсы для управления и загрузки данных.  
+
+---
+
+## **2. Описание системы**  
+### **2.1. Функциональные требования**  
+#### **2.1.1. Загрузка и обработка данных**  
+- Поддержка форматов: PDF, DOCX, TXT, XML, JSON, YAML, MD, MDX, HTML, XLS, CSV.  
+- Загрузка через BookStack (webhook) или отдельный интерфейс платформы.  
+- Разделение документов на чанки и их векторизация.  
+- Хранение в векторной БД (Weaviate или PostgreSQL с pgvector).  
+
+#### **2.1.2. Поиск и генерация ответов**  
+- Прием запросов через API или чат-интерфейс.  
+- RAG-поиск: извлечение релевантных чанков из БД.  
+- Генерация ответов с использованием выбранной LLM (ChatGPT, YandexGPT, GigaChat).  
+
+#### **2.1.3. Интерфейсы**  
+- **Админ-панель**: управление настройками, моделями, источниками данных.  
+- **Интерфейс загрузки файлов**: ручная загрузка документов в векторную БД.  
+- **Веб-чат**: тестирование и проверка работы системы.  
+- **Чат-бот для Bitrix24**: интеграция через API Bitrix.  
+
+### **2.2. Нефункциональные требования**  
+- **Производительность**: время ответа ≤ 3 сек.  
+- **Масштабируемость**: поддержка > 10 000 документов.  
+- **Безопасность**: аутентификация (OAuth2, API-ключи), разграничение прав.  
+- **Поддержка LLM**: возможность добавления новых моделей.  
+
+---
+
+## **3. Архитектура**  
+### **3.1. Компоненты системы**  
+1. **BookStack (или аналог)**: хранение исходных документов.  
+2. **Maker-GPT (ядро системы)**:  
+   - API для обработки запросов.  
+   - Интеграция с векторной БД.  
+   - Подключение к LLM.  
+3. **Векторная БД**: Weaviate / PostgreSQL (pgvector).  
+4. **Интерфейсы**:  
+   - Админ-панель (Vue).  
+   - Веб-чат (Vue).  
+   - Bitrix24-бот (REST API).  
+
+### **3.2. Схема взаимодействия**  
+```mermaid
+graph TD
+    A[BookStack] -->|Webhook| B[Maker-GPT]
+    C[Файлы] -->|Загрузка| B
+    B -->|Векторизация| D[Weaviate/PostgreSQL]
+    E[Пользователь] -->|Запрос| F[API/Чат]
+    F --> B -->|RAG + LLM| G[Ответ]
+    B -->|Интеграция| H[Bitrix24]
+```
+
+---
+
+## **4. Технологический стек**  
+- **Backend**: Node.js, MongoDB .  
+- **Векторная БД**: Weaviate / PostgreSQL + pgvector.  
+- **LLM-интеграция**: OpenAI API, YandexGPT API, GigaChat API.  
+- **Фронтенд**: Vue.  
+- **DevOps**: Docker.  
+
+---
+
+## **5. Трудозатраты и сроки**  
+| Этап | Описание | Срок (нед.) | Трудозатраты (ч) |  
+|------|----------|------------|----------------| 
+| 1 | Интеграция с BookStack и векторной БД | 2 | 80 |  
+| 2 | Разработка интерфейсов (админка, чат) | 3 | 100 |  
+| 3 | Интеграция с Bitrix24 | 2 | 60 |  
+| 4 | Тестирование и доработки | 2 | 60 |  
+| **Итого** | | **9 недель** | **300 часов** |  
+
+---
+
+## **6. Ожидаемые результаты**  
+- Рабочая платформа с RAG-поиском на корпоративных данных.  
+- Интеграция с BookStack и Bitrix24.  
+- Админ-панель, интерфейс загрузки файлов, веб-чат.  
+- Документация и инструкции по развертыванию.  
+
+---
+
+## **7. Дополнительные требования**  
+- **Документирование API** (Swagger/OpenAPI).  
+- **Логирование и мониторинг** (ELK, Prometheus).  
+- **Резервное копирование** данных.  
+
+---
+
+**Исполнитель:** ООО 1Концепт  
+**Заказчик:** _______________ 
+**Дата:** 24.03.2025
+
+**Подписи:**  
+_________________________ (Заказчик)  
+_________________________ (Исполнитель)  
+
+---