Компания ЛДБИТ разработала для Торгово-промышленной палаты Удмуртской Республики интеллектуальный портал базы знаний, который помогает сотрудникам быстро находить необходимую информацию и готовить ответы на запросы клиентов.

В основе решения — принцип RAG (Retrieval-Augmented Generation): искусственный интеллект отвечает не только на основе своих общих знаний, но и обращается к структурированной базе документов и экспертных материалов организации.

Задача

Торгово-промышленная палата оказывает бизнесу широкий спектр услуг: от защиты и капитализации интеллектуальной собственности до внешнеэкономической деятельности, оценки, сертификации и экспертизы происхождения продукции.

Каждое направление имеет собственные:

• нормативные документы;
• методические материалы;
• регламенты;
• шаблоны;
• инструкции;
• экспертные знания;
• требования к оформлению документов.

При этом сотруднику, который работает с клиентом, важно не просто найти документ, а быстро понять, что именно необходимо ответить и какие действия предпринять.

Именно эту задачу мы решили перенести в интеллектуальный интерфейс.

Что мы сделали

Мы разработали единый портал базы знаний ТПП Удмуртской Республики.

Вместо одного универсального чат-бота система разделена на профильных ассистентов по направлениям деятельности Палаты.

Например:

Защита и капитализация интеллектуальной собственности

Ассистент работает с вопросами, связанными с ноу-хау, патентами, товарными знаками, авторскими правами, депонированием и оценкой интеллектуальной собственности.

Другие направления могут подключаться к порталу аналогичным образом — со своей базой документов, знаниями и логикой работы.

Как это работает

Сотрудник получает запрос клиента и обращается к профильному ИИ-ассистенту.

Система:

запрос клиента → определение контекста → поиск в базе знаний → подбор релевантных материалов → формирование ответа

Таким образом, сотруднику не приходится вручную просматривать десятки документов и вспоминать, где находится нужная информация.

ИИ становится первой точкой доступа к внутренней экспертизе организации.

Главное преимущество — знания остаются внутри организации

Обычный ИИ-чат отвечает преимущественно на основе уже имеющихся у модели знаний.

Наш подход другой.

Организация сама формирует интеллектуальную среду, в которой работает ИИ.

В базу конкретного направления можно добавлять необходимые документы и материалы, постепенно расширяя объём знаний ассистента.

Это позволяет превращать накопленную экспертизу сотрудников в структурированный цифровой актив компании.

От Гигачата — к закрытому контуру

На текущем этапе портал работает на базе отечественной модели GigaChat.

Следующий этап развития проекта — перенос решения в закрытый информационный контур на инфраструктуре заказчика.

В этом сценарии:

• модель и инфраструктура размещаются на серверах заказчика;
• корпоративные документы не требуется передавать во внешние сервисы;
• база знаний находится внутри контура организации;
• система может адаптироваться под конкретные задачи и терминологию заказчика;
• возможно дальнейшее дообучение и настройка модели под специфику работы ТПП.

То есть конечная цель проекта — не просто использовать готовую нейросеть, а создать собственный корпоративный ИИ-контур.

Следующий шаг — корпоративный ИИ

Проект для ТПП Удмуртской Республики показывает, как можно постепенно переходить от использования готовых ИИ-сервисов к созданию собственной интеллектуальной инфраструктуры организации.

Сначала — база знаний.

Затем — профильные ИИ-ассистенты.

Далее — собственная модель и закрытый контур.

И в конечном итоге — корпоративная ИИ-система, работающая непосредственно с экспертизой конкретной организации.

ЛДБИТ — создаем не просто чат-ботов. Мы превращаем знания бизнеса в работающую цифровую инфраструктуру.