Задача

В операционном отделе морского порта ответы на обычные вопросы зависели от программиста: сотрудник формулировал запрос, ждал ручную выгрузку и затем разбирал таблицу. Изучать SQL всей команде было бессмысленно, а прямой доступ к производственной базе создавал риск. Нужен был ИИ-аналитик, который понимает вопрос на русском, знает схему разрешённых данных и показывает использованный запрос.

Решение

Вопрос на языке сотрудника

Пользователь пишет, какие данные хочет увидеть. Система переводит вопрос в SQL по реальной схеме компании, выполняет его в рамках разрешённого доступа и возвращает результат.

SQL остаётся на экране

Vagon сначала читает доступную схему, затем строит запрос и показывает его рядом с таблицей или графиком. Специалист может проверить расчёт до включения результата в рабочий отчёт.

Подключения и роли

Система работает с MySQL, Microsoft SQL Server и загруженными Excel- файлами. Аналитик, оператор и руководитель видят только разрешённые им таблицы и операции. Подключениями управляет администратор.

История воспроизводимых запросов

В истории сохраняются вопрос, сгенерированный SQL и результат. Если формулировку нужно уточнить, пользователь видит предыдущую попытку и может повторить проверенный запрос.

Результат

Типовой отчёт примерно за 30 секунд

После запуска типовой отчёт собирается примерно за 30 секунд вместо двух часов ожидания ручной выгрузки. По данным проекта, нагрузка на IT-отдел снизилась на 70%.

Вопросы к Excel

Пользователь загружает XLSX или CSV, система определяет структуру и типы данных. Это подходит для разовых выгрузок и отчётов, которые ещё не перенесены в базу.

Контроль на тестовых вопросах

Важные вопросы сохраняются вместе с ожидаемым SQL. После изменения модели или инструкции набор можно прогнать повторно и увидеть расхождения.

Одна логика в нескольких интерфейсах

Веб-интерфейс, REST API и Telegram-бот используют общий механизм. Команда выбирает удобный способ работы и сохраняет возможность проверить источник расчёта.