Only RK

Price: 0

Number of applications: 10

Разработка прототипа корпоративного ИИ-помощника для безопасной работы с внутренней базой знаний компании.
Customer

Petrel AI
Decision acceptance deadline

10.07.26 (inclusive)

Form of award

Взаимодействие на партнерских началах

Product status

Idea

Task type

ICT tasks

Сфера применения

Media sphere

Область задачи

Other technological solutions

Tech-task
Скачать файл
Type of product

Software/ IS

Problem description

В деятельности современных IT- и сервисных компаний сотрудники ежедневно сталкиваются с огромным массивом внутренней информации: техническими регламентами, инструкциями, проектной документацией, гайдлайнами и юридическими соглашениями. Поиск нужных данных и ответов на специфические вопросы внутри корпоративных Wiki-систем и сетевых папок вручную занимает значительное количество рабочего времени и снижает общую эффективность команд.

Expected effect

Реализация задачи позволит автоматизировать поиск по корпоративным документам, сократив время сотрудников на получение нужной информации в 3–5 раз. За счет развертывания системы строго в локальном контуре (On-Premise) будут полностью исключены риски утечки данных и нарушения NDA. Компания получит независимый ИИ-инструмент на базе Open-Source технологий, работающий без платных зарубежных подписок и внешних API. Это снизит нагрузку на профильные департаменты за счет автоматических ответов на типовые вопросы на казахском и русском языках.

Full name of responsible person

Габдулов Д.Ж.

Purpose and description of task (project)

Исследование возможностей и создание прототипа (Proof of Concept) локального корпоративного ИИ-ассистента на базе Open-Source языковых моделей (LLM) с архитектурой RAG, способного оперативно и безопасно осуществлять контекстный поиск и анализ информации по внутренним регламентам и документам компании без передачи данных во внешние облачные сервисы. Описание задачи: В рамках выполнения технологической задачи предлагается решить проблему безопасного и быстрого поиска информации внутри корпоративных баз данных. Современные публичные ИИ-решения (ChatGPT, Claude и др.) не могут быть использованы в контуре компании из-за строгих требований информационной безопасности и условий NDA. Задача заключается в том, чтобы развернуть и адаптировать открытую языковую модель (например, Llama 3, Mistral или аналоги) полностью на локальных мощностях. Проект включает в себя: Создание модуля для загрузки и индексации текстовых документов (PDF, DOCX, TXT); Настройку векторной базы данных для точного извлечения контекста (RAG); Разработку удобного веб-интерфейса (чат-бота), который будет отвечать на вопросы сотрудников на казахском и русском языках, обязательно ссылаясь на конкретные пункты и страницы документов-первоисточников. Результатом задачи должен стать работоспособный прототип, упакованный в Docker-контейнер, для демонстрации внутренней технической команде.

Note

Send the solution