Корпоративная AI-академия по документам компании
Сотрудник задаёт рабочий вопрос и получает ответ по доступным ему документам с названием источника и номером страницы.
Задача
В компании уже были регламенты, инструкции и шаблоны, но новый сотрудник всё равно обращался к наставнику. Документы лежали в разных папках, нужный пункт приходилось долго искать, а обычный поиск не учитывал роль и отдел. Требовалась база знаний, которая отвечает по утверждённым документам, показывает источник и поддерживает обучение сотрудников.
Решение
Знания организованы по ролям
Материалы распределены по процессам и должностям, а доступ учитывает подразделение пользователя. Один портал объединяет инструкции, учебные модули и AI-поиск.
Четыре шага от документа к ответу
Администратор загружает регламенты и назначает права. Сотрудник задаёт вопрос, система находит фрагмент и показывает ответ со ссылкой на документ. Если подтверждения в материалах нет, система сообщает об этом.
Источник виден в карточке
В ответе указаны использованный документ, номер страницы и короткий фрагмент. Пользователь оценивает полезность, а спорный случай попадает администратору на проверку.
Сценарий: проверка договора и маршрута согласования
Иллюстративный вопрос сотрудника: «Контрагент прислал свою редакцию договора. Сравни её с корпоративным шаблоном, найди отличия и подскажи, какие сведения нужны для выбора маршрута по матрице согласования». Агент показывает найденные документы, выделяет отличия, запрашивает недостающие данные и предлагает следующие шаги. Он не согласует и не подписывает договор.
Сценарий: сломался рабочий ноутбук
Иллюстративный вопрос сотрудника: «Сломался рабочий ноутбук, а завтра нужен отчёт. Куда обратиться за ремонтом или подменным устройством и нужно ли согласование?». Агент ищет инструкцию ИТ и связанные правила, называет подтверждённый канал обращения и отмечает, каких данных не хватает. Если процедуры в базе нет, он сообщает об этом, не придумывая маршрут.
Результат
Поиск инструкции занимает меньше действий
Сотруднику не нужно помнить папку и точное название файла. Академия показывает, какие темы вызывают вопросы, и помогает руководителю обновлять учебный маршрут и документы по фактическим обращениям.
Материалы и вопросы в одной админке
Администратор добавляет документы, обновляет базу знаний, назначает доступ и просматривает журнал вопросов. Пробел можно закрыть новой инструкцией или практическим заданием.
Пилот с одного отдела
Для первой версии достаточно регламентов одного подразделения и списка частых вопросов. На них проверяются качество поиска, ссылки на источники и права доступа, после чего подключаются следующие роли.
Развёртывание внутри компании
Предусмотрено развёртывание в закрытой сети с локальной моделью без облачных LLM. Конкретные OCR, поиск и сетевые интеграции зависят от инфраструктуры компании и требуют отдельной настройки и проверки. К базе знаний можно добавлять тесты, задания и программы адаптации.
Стек
Python · Flask · PostgreSQL · pgvector · OCR · RAG · LLM API
