Данный проект направлен на создание системы интеллектуального поиска и анализа информации с использованием технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) и современных языковых моделей для корпоративной базы знаний Скала^P.

Разработка системы, способной • анализировать и обрабатывать информацию корпоративной базы знаний (источники информации: веб-сайт компании https://www.skala-r.ru/products и вики-система Confluence), • формировать релевантные ответы на естественном языке на запросы пользователей касательно информации корпоративной базы знаний, • предоставлять точные сведения о продуктах компании, их технических характеристиках, назначении, комплектации с указанием источников.

Отчеты перед Заказчиком. Контрольные точки проектной модели МИЭМ.

Демонстрация системы Заказчику. Отчет о тестировании.

Предоставляется Заказчиком при необходимости.

Технические характеристики исходных данных • Обработка текстовых страниц сайта (статьи, wiki-страницы, документация) • Обработка различных форматов документов (.pdf, .docx, .xlsx, .pptx, .txt и др.) • Внешние ресурсы (ссылки на другие сайты, PDF-файлы) Технологический стек • Векторная база данных (FAISS, Milvus или аналоги) для хранения и поиска • Векторизация текста с использованием энкодера, совместимого с LLM • Языковые модели: LLaMa и QWEN для генерации ответов • Архитектура RAG...Подробнее