8.2 KiB
8.2 KiB
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:
- Сервис синхронизации BookStack → База данных ИИ-системы
- ИИ-движок для обработки запросов (LLM)
- Сервис поиска/ранжирования статей по релевантности
- Модуль интеграции с Битрикс24 (REST API / Webhook)
- Система прав доступа и фильтрации контента
- Модуль загрузки сторонних документов
- 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 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:
- Локальная модель (на сервере компании):
- Примеры: Llama 3, Qwen, Mistral (Open Source)
- Требует GPU-ускорения (минимум NVIDIA A6000 или аналог)
- Полный контроль над данными, соблюдение регулирования
- Российские модели (локальные или облачные):
- Примеры: Яндекс GPT, GigaChat
- Высокая отказоустойчивость, SLA, лицензирование
- Гибридное размещение:
- Языковая модель — за периметром (но только в РФ), остальное — внутри компании
- Например: Яндекс GPT, GigaChat, облачные Llama 3, Qwen, Mistral + 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 | Российский провайдер (Яндекс, Сбер) | Гибрид |
|---|---|---|---|
| Разработка системы | от 800 000 ₽ | от 700 000 ₽ | от 750 000 ₽ |
| Оборудование (мин.) | от 1 200 000 ₽ (NVIDIA A6000, 256ГБ RAM, 2ТБ NVMe SSD) | Не требуется | от 600 000 ₽ (без ИИ) |
| Ежемесячная плата за модель | ~ 0 ₽ (Open Source) | от 50 000 до 150 000 ₽ | от 30 000 до 100 000 ₽ |
| Поддержка системы | от 40 000 ₽/мес | от 40 000 ₽/мес | от 40 000 ₽/мес |
| SLA / доступность | зависит от оборудования | 99.9%+ | 99.5%+ |
⚙️ 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:
- Определиться с моделью ИИ: Open Source (локально), российская облачная модель, гибрид.
- Выбрать режим обновления БЗ: автоматический (раз в сутки) или вручную.
- Уточнить политики доступа: какие роли должны видеть какие данные.
- 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).