Разработка ИИ-систем под задачи бизнеса

Выбираем сценарий, в котором понятны входные данные, ожидаемый результат и цена ошибки. Это позволяет заранее определить, что проверяет программа, а что остаётся за человеком.

• Документы и знания: найти материалы по вопросу, сопоставить сведения, подготовить ответ с опорой на источники.
• Обращения клиентов: уточнить запрос в диалоге, собрать нужные сведения и передать заявку ответственному сотруднику.
• Рабочие операции: извлечь данные из сообщения, подготовить действие в системе и запросить подтверждение перед выполнением.

Проектируем приложение целиком: интерфейс, серверную логику, подключение модели, хранение данных и интеграции. Формат может быть веб-сервисом, помощником в Telegram или функцией существующего продукта.

• Архитектура и перечень источников данных.
• Рабочий сценарий с обработкой ошибок и ограничениями доступа.
• Набор проверочных примеров и критерии качества.
• Документация по запуску и эксплуатации в согласованном объёме.

Разбираем текущий процесс вместе с будущими пользователями. Собираем примеры обычных и сложных случаев, определяем ограничения по данным и инфраструктуре. Затем проверяем выбранный подход на небольшом прототипе.

После проверки реализуем интерфейс и интеграции, тестируем ошибки и передаём систему в согласованный контур. Объём следующего этапа определяем по результатам проверки; стоимость зависит от данных, интеграций и требований к эксплуатации.

В AutoGrader для колледжа ДГУ связали учебные материалы, локальную LLM и проверку экзаменационных ответов. В Exsada Voice объединили входящий звонок, диалоговую модель и передачу заявки менеджеру. Эти проекты показывают разные способы встроить ИИ в рабочий процесс.