Обновить pi_02.07.2025.md

This commit is contained in:
Дмитрий Торов 2025-07-02 13:13:01 +00:00
parent 15006e1525
commit e47b2e71d5

View File

@ -1,6 +1,6 @@
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. Ваш запрос, по пожеланиям к чат-боту - ИИ-агенту 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. Технический анализ и коммерческое предложение на реализацию системы.
--- ---
@ -24,6 +24,7 @@
- Поддерживается полная выгрузка: книги → главы → страницы. - Поддерживается полная выгрузка: книги → главы → страницы.
- При каждом обновлении или добавлении статьи данные сохраняются в локальной базе данных (например PostgreSQL + Elasticsearch). - 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. - Можно настроить частоту обновления: автоматически раз в сутки или по триггеру.
- Предусмотреть разграничение по правам доступа к материалам
### ✅ Интеграция с Битрикс24 ### ✅ Интеграция с Битрикс24
- Чат-бот реализуется как открытый или внутренний прикладной веб-сервис, подключаемый к порталу Битрикс24 через: - Чат-бот реализуется как открытый или внутренний прикладной веб-сервис, подключаемый к порталу Битрикс24 через:
@ -34,15 +35,15 @@
### ✅ Использование ИИ-моделей ### ✅ Использование ИИ-моделей
#### Варианты использования моделей: #### Варианты использования моделей:
1. **Локальная модель** (на сервере компании): 1. **Локальная модель** (на сервере компании):
- Примеры: Llama 3, Qwen, Zephyr, Mistral (Open Source) - Примеры: Llama 3, Qwen, Mistral (Open Source)
- Требует GPU-ускорения (минимум NVIDIA A6000 или аналог) - Требует GPU-ускорения (минимум NVIDIA A6000 или аналог)
- Полный контроль над данными, соблюдение регулирования - Полный контроль над данными, соблюдение регулирования
2. **Российские модели (локальные или облачные)**: 2. **Российские модели (локальные или облачные)**:
- Примеры: Сбер AIPlatform, Яндекс GigaChat, KANDIDEA, SberGPT, VK AI, Mail.Ru - Примеры: Яндекс GPT, GigaChat
- Высокая отказоустойчивость, SLA, лицензирование - Высокая отказоустойчивость, SLA, лицензирование
3. **Гибридное размещение**: 3. **Гибридное размещение**:
- Языковая модель — за периметром (но только в РФ), остальное — внутри компании - Языковая модель — за периметром (но только в РФ), остальное — внутри компании
- Например: Яндекс GigaChat API + собственный бэкенд - Например: Яндекс GPT, GigaChat, облачные Llama 3, Qwen, Mistral + собственный бэкенд
### ✅ Ручная загрузка документов ### ✅ Ручная загрузка документов
- Поддержка форматов: PDF, DOCX, XLSX, TXT, HTML - Поддержка форматов: PDF, DOCX, XLSX, TXT, HTML
@ -52,8 +53,8 @@
### ✅ Масштабируемость ### ✅ Масштабируемость
- Архитектура позволяет подключать другие источники знаний: - Архитектура позволяет подключать другие источники знаний:
- Confluence - Confluence
- Notion - Postgres
- SharePoint - HTTP REST запросы
- Wiki - Wiki
- Все источники могут быть независимыми и иметь свои правила индексации - Все источники могут быть независимыми и иметь свои правила индексации
@ -123,6 +124,4 @@
--- ---
## 📞 Хотите получить ТЗ, расчёт по срокам и стоимость — могу подготовить в течение 23 рабочих дней. Если необходимо, можно организовать пилотный запуск на ограниченном числе статей или прототип системы для тестирования(без интеграции с Битрикс24).
Если нужно, могу также организовать пилотный запуск на ограниченном числе статей или прототип системы для тестирования.