Мы используем файлы cookie для быстрой и удобной работы сайта. Выберите, какие файлы cookie вы разрешаете нам использовать. Подробнее в Политике конфиденциальности.
Send a request and our specialists will contact you within 1 hour.
By clicking the "Send" button, you give your unambiguous consent to the processing of your personal data to the extent and for the purposes defined in the Personal Data Processing Policy.
Get development
Submit a request and gain access to a training manual from a leading company expert!
By clicking the "Send" button, you give your unambiguous consent to the processing of your personal data to the extent and for the purposes defined in the Personal Data Processing Policy.
чат-боты на базе ИИ и LLM-модели
E-commerce
BI-Ассистент для создания аналитических дашбордов и автоматизированного анализа данных
повысилась точность анализа
на
в
сократилось временя на создание отчетов
30%
4,5
раза
Заказчик
Крупная компания по метрологии в РФ
ВЫЗОВЫ/ОСОБЕННОСТИ
Высокие требования к качеству входных данных при формировании запросов в систему
Сложность реализации обработки специфичных запросов с учётом особенностей предметной области
Необходимость разработки удобного интерфейса для пользователей без глубоких технических знаний
Требования к минимизации ошибок и повышению скорости обработки данных
Ограниченная совместимость существующих BI-инструментов с большими языковыми моделями (LLM)
Автоматизировать процесс создания аналитических отчетов и дашбордов, чтобы снизить зависимость от ручного труда и ускорить процесс анализа данных
Задача
решение
Техническое решение
1. Проведен анализ существующих BI-решений, использующих большие языковые модели (LLM). Основываясь на открытом проекте, разработан прототип BI-Ассистента
2. Разработана архитектура системы:
Интерфейс пользователя: интуитивно понятный интерфейс для ввода запросов, задания связей между данными и интеграции источников данных
Модуль ИИ: обработка запросов с применением векторной базы данных для контекстуального поиска и направления LLM для точного выполнения SQL-запросов
Семантический движок: сопоставляет бизнес-термины с источниками данных, определяет связи и включает предопределенные расчеты
Результат
Бизнес-ценности
Сокращение времени на создание отчетов
Ошибки в отчетах снижены на 30%
с 1,5 часа до 20 минут, что в 4,5 раза быстрее
автоматизация позволила высвободить около50% рабочего временианалитиков, ранее затрачиваемого на рутинные задачи
Экономия трудозатрат
Увеличение удовлетворенности пользователей системой
90% респондентов отметили улучшение удобства работы после внедрения BI-Ассистента
интуитивно понятный интерфейс и поддержка естественного языка уменьшают потребность в обучении сотрудников на 80%