Технический анализ и коммерческое предложение на реализацию системы, 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:

.

---

## 🧩 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 ответах с использованием статей, отдаётся ссылка на статью, графические материалы, вложенные файлы
- 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.
- Предусмотреть разграничение по правам доступа к материалам

### ✅ 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, Mistral, DeepSeek
   - Собственный бэкенд внутри компании
   - Требует GPU-ускорения (минимум NVIDIA A6000 или аналог)
   - Полный контроль над данными, соблюдение регулирования
2. **Облачные модели на Российских серверах**:
   - Языковая модель — за периметром: Яндекс GPT, GigaChat или хостинги LLM - MWS GPT и ему подобные 
   - Высокая отказоустойчивость, SLA, лицензирование
   - Всё, кроме LLM — внутри компании(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
  - Postgres
  - HTTP REST запросы
  - 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 | Гибрид |
|---------|------------------|-------------------------------------|
| **Предпроект, уточнение требований** | 65 000 ₽ | 65 000 ₽ |
| **Разработка системы** | от 750 000 ₽ | от 650 000 ₽ |
| **Оборудование (мин.)** | от 1 200 000 ₽ (NVIDIA A6000, 256ГБ RAM, 2ТБ NVMe SSD) | от 600 000 ₽ (или на серверах заказчика) |
| **Ежемесячная плата за модель** | ~ 0 ₽ (Open Source) | от 50 000 до 150 000 ₽ |
| **Поддержка системы** | от 40 000 ₽/мес | от 40 000 ₽/мес |
| **SLA / доступность** | зависит от оборудования | 99.9%+ |

---

## ⚙️ 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.**

---

Если необходимо, можно организовать пилотный запуск на ограниченном числе статей или прототип системы для тестирования(без интеграции с Битрикс24).