### Проект внедрения AI-системы (RAG) для автоматизации первой линии технической поддержки в компании по мониторингу сельскохозяйственной техники и оборудования

#### **Цель проекта:**
Автоматизация первой линии технической поддержки с использованием системы **Maker-GPT** на основе RAG (Retrieval-Augmented Generation) для улучшения качества обслуживания клиентов, сокращения времени обработки запросов и снижения нагрузки на операторов.

---

### **Участники проекта и зоны ответственности:**

1. **Компания-интегратор (разработчик системы Maker-GPT):**
   - Разработка и настройка системы Maker-GPT.
   - Интеграция системы с сервис-деском клиента через API.
   - Обучение модели на предоставленных данных.
   - Техническая поддержка и доработка системы в процессе внедрения.
   - Обучение сотрудников клиента работе с системой.

2. **Компания-клиент (сервис-деск по мониторингу техники):**
   - Предоставление данных для наполнения базы RAG (инструкции, база вопросов и ответов, документация).
   - Тестирование системы и предоставление обратной связи.
   - Настройка процессов работы с Maker-GPT.
   - Обучение сотрудников работе с системой.
   - Обеспечение технической инфраструктуры для интеграции (API, серверы и т.д.).

---

### **Этапы проекта:**

#### **Этап 1: Подготовка и планирование**
1. **Задачи компании-интегратора:**
   - Провести воркшоп с клиентом для уточнения требований.
   - Определить объем данных для обучения модели.
   - Разработать техническое задание на интеграцию.

2. **Задачи компании-клиента:**
   - Сформировать команду для участия в проекте (технические специалисты, менеджеры сервис-деска).
   - Подготовить доступ к данным (инструкции, база вопросов и ответов, документация).

3. **Результат этапа:**
   - Утвержденное техническое задание.
   - Подготовленные данные для обучения модели.

---

#### **Этап 2: Разработка и настройка системы**
1. **Задачи компании-интегратора:**
   - Настройка RAG-модели на основе предоставленных данных.
   - Разработка API для интеграции с сервис-деском клиента.
   - Создание интерфейса для взаимодействия с Maker-GPT.

2. **Задачи компании-клиента:**
   - Предоставить тестовую среду для интеграции.
   - Проверить корректность предоставленных данных.

3. **Результат этапа:**
   - Готовая к тестированию система Maker-GPT.
   - Настроенный API для интеграции.

---

#### **Этап 3: Тестирование и доработка**
1. **Задачи компании-интегратора:**
   - Провести тестирование системы на реальных данных.
   - Настроить модель для повышения точности ответов.
   - Исправить выявленные ошибки.

2. **Задачи компании-клиента:**
   - Провести тестирование системы в тестовой среде.
   - Предоставить обратную связь по результатам тестирования.

3. **Результат этапа:**
   - Протестированная и доработанная система.
   - Утверждение клиентом готовности системы к внедрению.

---

#### **Этап 4: Внедрение и обучение**
1. **Задачи компании-интегратора:**
   - Запуск системы в продуктивную среду.
   - Проведение обучения для сотрудников клиента.
   - Подготовка документации по использованию системы.

2. **Задачи компании-клиента:**
   - Организовать обучение сотрудников.
   - Обеспечить переход на новую систему.

3. **Результат этапа:**
   - Система Maker-GPT запущена в продуктивную эксплуатацию.
   - Сотрудники обучены работе с системой.

---

#### **Этап 5: Поддержка и оптимизация**
1. **Задачи компании-интегратора:**
   - Обеспечить техническую поддержку системы.
   - Проводить доработки и оптимизацию на основе обратной связи.

2. **Задачи компании-клиента:**
   - Собирать и передавать обратную связь по работе системы.
   - Обеспечивать актуальность данных в RAG-базе.

3. **Результат этапа:**
   - Стабильная работа системы.
   - Постоянное улучшение качества ответов.

---

### **План действий:**

| **Этап**               | **Сроки** | **Ответственные**       | **Результат**                          |
|-------------------------|-----------|--------------------------|----------------------------------------|
| Подготовка и планирование | 2 недели  | Интегратор, клиент       | ТЗ, подготовленные данные              |
| Разработка и настройка  | 4 недели  | Интегратор               | Готовая система, API                   |
| Тестирование и доработка| 3 недели  | Интегратор, клиент       | Протестированная система               |
| Внедрение и обучение    | 2 недели  | Интегратор, клиент       | Запуск системы, обучение сотрудников   |
| Поддержка и оптимизация | Постоянно | Интегратор, клиент       | Стабильная работа системы              |

---

### **Ключевые метрики успеха:**
1. Сокращение времени обработки запросов на первой линии поддержки на 30%.
2. Увеличение доли автоматически решенных запросов до 70%.
3. Удовлетворенность клиентов качеством поддержки (NPS > 80).

---

### **Риски и пути их минимизации:**
1. **Риск:** Низкое качество ответов системы.  
   **Решение:** Регулярное обновление базы данных RAG и дообучение модели.

2. **Риск:** Сопротивление сотрудников внедрению новой системы.  
   **Решение:** Проведение тренингов и демонстрация преимуществ системы.

3. **Риск:** Проблемы с интеграцией API.  
   **Решение:** Тестирование API на ранних этапах и привлечение технических специалистов клиента.

---

### **Заключение:**
Внедрение системы **Maker-GPT** позволит автоматизировать первую линию технической поддержки, повысить качество обслуживания клиентов и снизить операционные затраты. Четкое разделение зон ответственности и поэтапный план действий обеспечат успешную реализацию проекта.