Добавить SA-support.md
This commit is contained in:
parent
8c75c7cf45
commit
35008198fb
154
SA-support.md
Normal file
154
SA-support.md
Normal file
@ -0,0 +1,154 @@
|
|||||||
|
# Техническое задание
|
||||||
|
## Разработка Telegram-бота технической поддержки SmartAgro
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1. Общие сведения
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 1.1 Наименование проекта
|
||||||
|
Telegram-бот технической поддержки SmartAgro.
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 1.2 Заказчик
|
||||||
|
ООО "СмартАгро" (SmartAgro)
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 1.3 Цель создания
|
||||||
|
Разработка автоматизированной системы технической поддержки через Telegram, предоставляющей пользователям информацию о продукте «Агроаналитика» (smartagro.ru) на основе данных из базы знаний (Confluence), с применением RAG и моделей сервиса Maker-GPT.
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 1.4 Назначение
|
||||||
|
Бот предназначен для оказания квалифицированной технической помощи в режиме реального времени по вопросам использования сервиса Агроаналитика, а также для снижения нагрузки на службу поддержки за счет автоматизации ответов на часто задаваемые вопросы.
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2. Требования к функциональности
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 2.1 Основные функции бота:
|
||||||
|
- Прием текстовых сообщений от пользователей.
|
||||||
|
- Поиск наиболее релевантных документов/фрагментов в базе знаний (Confluence).
|
||||||
|
- Формирование контекста запроса с использованием RAG (Retrieval-Augmented Generation).
|
||||||
|
- Генерация понятного и точного ответа на основе контекста и API Maker-GPT.
|
||||||
|
- Вывод ответа пользователю в чате Telegram.
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 2.2 Дополнительные функции:
|
||||||
|
- Приветственное сообщение при старте.
|
||||||
|
- Возможность уточнения запроса, если он неоднозначен.
|
||||||
|
- Отправка ссылок на соответствующие статьи из Confluence.
|
||||||
|
- Логирование обращений пользователей (не персональные данные).
|
||||||
|
- Работа как с новыми, так и с зарегистрированными пользователями (по желанию).
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3. Структура и источники данных
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 3.1 Источник информации
|
||||||
|
- База знаний: **Confluence (https://doc.smartagro.ru/)**.
|
||||||
|
- Статьи из Confluence индексируются периодически или по запросу.
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 3.2 Индексация и хранение
|
||||||
|
- Контент из Confluence загружается и предобрабатывается (очистка, токенизация, деление на чанки).
|
||||||
|
- Тексты преобразуются в эмбеддинги с помощью модели (например, `paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2`).
|
||||||
|
- Векторы хранятся в **PostgreSQL + расширение pgvector**.
|
||||||
|
- Индексация может выполняться:
|
||||||
|
- Периодически (ежедневно/еженедельно).
|
||||||
|
- По требованию (через админ-панель или API).
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 3.3 Метод поиска
|
||||||
|
- Для входящего запроса формируется вектор.
|
||||||
|
- Выполняется поиск ближайших векторов (ближайшие фрагменты статей) в PostgreSQL.
|
||||||
|
- Полученные фрагменты используются как контекст для генерации ответа.
|
||||||
|
- Необходимо рассмотреть возможности объединения результатов поиска - векторного, семантического, через API Confluence
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4. Архитектура решения
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 4.1 Компоненты системы:
|
||||||
|
| Компонент | Описание |
|
||||||
|
|----------|----------|
|
||||||
|
| **Telegram Bot** | Интерфейс взаимодействия с пользователем |
|
||||||
|
| **API Gateway / Backend** | Обработка запросов, логика работы с данными |
|
||||||
|
| **Confluence Parser** | Модуль сбора и обработки данных из Confluence |
|
||||||
|
| **Vector DB (PostgreSQL + pgvector)** | Хранилище эмбеддингов и текстовых фрагментов |
|
||||||
|
| **Maker-GPT API** | Генерация ответов на основе контекста |
|
||||||
|
| **Scheduler** | Планировщик регулярной синхронизации с Confluence |
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 4.2 Технологии:
|
||||||
|
- Язык программирования: **JavaScript (Node.js)**
|
||||||
|
- Telegram-библиотека: **node-telegram-bot-api**
|
||||||
|
- Maker-GPT API: GPT-4.1/GigaChat/YandexGPT
|
||||||
|
- База данных: **PostgreSQL + pgvector**
|
||||||
|
- Парсер Confluence: использование официального REST API Confluence
|
||||||
|
- Упаковка и запуск: Docker, PM2
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 5. Требования к интерфейсу
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 5.1 Telegram-бот
|
||||||
|
- Поддержка команд:
|
||||||
|
- `/start` — приветствие и описание возможностей
|
||||||
|
- `/help` — справка
|
||||||
|
- `/search <запрос>` — принудительный поиск по базе знаний
|
||||||
|
- Автоматическая обработка свободного текста.
|
||||||
|
- Ответы — в виде простого текста, возможно с кнопками и ссылками.
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 5.2 Административный интерфейс (по желанию)
|
||||||
|
- Веб-панель управления:
|
||||||
|
- Запуск ручной синхронизации с Confluence
|
||||||
|
- Просмотр истории обращений
|
||||||
|
- Ручная проверка ответов
|
||||||
|
- Управление доступом
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 6. Требования к безопасности
|
||||||
|
|
||||||
|
- Все данные, передаваемые между компонентами, должны быть защищены (HTTPS).
|
||||||
|
- Ключи API (Maker-GPT, Telegram, Confluence) хранятся в переменных окружения или секрет-менеджере (например, dotenv).
|
||||||
|
- Конфиденциальные данные пользователей не сохраняются без согласия.
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 7. Производительность и надёжность
|
||||||
|
|
||||||
|
- Ответ на запрос должен формироваться в течение **не более 5 секунд**.
|
||||||
|
- Бот должен работать **24/7** с минимальным временем простоя.
|
||||||
|
- Должны быть предусмотрены резервные пути (fallback) на случай недоступности OpenAI API или Confluence.
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 8. Этапы реализации
|
||||||
|
|
||||||
|
| Этап | Описание | Срок |
|
||||||
|
|------|----------|------|
|
||||||
|
| 1. Анализ требований | Уточнение деталей, подготовка документации | 3 дня |
|
||||||
|
| 2. Настройка доступа | Telegram-бот, Confluence, OpenAI, PostgreSQL | 3 дня |
|
||||||
|
| 3. Парсер Confluence | Сбор и обработка данных | 5 дней |
|
||||||
|
| 4. Индексация и поиск | Реализация RAG | 5 дней |
|
||||||
|
| 5. Backend | Логика обработки запросов | 5 дней |
|
||||||
|
| 6. Тестирование | Юнит-тесты, тестирование в Telegram | 3 дня |
|
||||||
|
| 7. Деплой | Запуск на сервере, настройка CI/CD | 2 дня |
|
||||||
|
| 8. Поддержка | Исправление ошибок, доработки | после запуска |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 9. Дополнительные требования
|
||||||
|
|
||||||
|
- Поддержка русского языка во всех интерфейсах.
|
||||||
|
- Возможность дальнейшего расширения: добавление новых источников знаний, модернизация под другие LLM.
|
||||||
|
- Документация по API и внутренней архитектуре.
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 10. Пример диалога
|
||||||
|
|
||||||
|
**Пользователь:**
|
||||||
|
> Как настроить датчики температуры?
|
||||||
|
|
||||||
|
**Бот:**
|
||||||
|
> Чтобы настроить датчики температуры в системе Агроаналитика, выполните следующие шаги:
|
||||||
|
> 1. Перейдите в раздел "Оборудование".
|
||||||
|
> 2. Выберите нужную площадку...
|
||||||
|
> [далее — подробная инструкция]
|
||||||
|
> Также вы можете ознакомиться с полной инструкцией здесь: [ссылка на статью в Confluence]
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
Loading…
x
Reference in New Issue
Block a user