Кейсы

Чат-ассистент для крупной консалтинговой компании

Консалтинг

Кто заказчик:

Сегмент / отрасль:

B2B, стратегический и управленческий консалтинг для корпоративных и государственных клиентов.

Краткие бизнес-характеристики:

Международная консалтинговая компания, базирующаяся в Москве, фокусирующаяся на управленческом консалтинге, стратегии, операционной эффективности, цифровой трансформации и реализации комплексных бизнес‑инициатив в различных отраслях экономики. Организация возникла в результате объединения опытных партнёров из крупных международных консалтинговых фирм, и с тех пор работает с корпоративными клиентами, государственными организациями и международными проектами, предоставляя аналитическую поддержку, доступ к международным базам данных и экспертные решения для устойчивого развития бизнеса. Компания обслуживает клиентов в энергетике, промышленности, финансовом секторе, IT и других ключевых сегментах экономики.

Зачем заказчик обратился

  • Компания столкнулась с проблемой низкой доступности и скорости поиска информации в своей обширной внутренней базе знаний (Elastic Search).
  • Рутинные запросы сотрудников и клиентов, требующие анализа множества документов, проектных отчетов и экспертных материалов, занимали значительное время. Специалисты тратили часы на поиск вручную и анализ вместо решения сложных задач.
  • Заказчику требовалось современное, интуитивно понятное решение, которое позволит быстро находить нужную информацию, обобщать её в требуемом формате (например, табличном) и вести диалог на естественном языке с корпоративной базой данных, обеспечивая при этом высокий уровень информационной безопасности и интеграции с существующей ИТ-инфраструктурой

Проблема (боль клиента)

Низкая скорость доступа к экспертизе: поиск и анализ информации по конкретному проекту, технологи или запросу клиента занимал непропорционально много времени, замедляя рабочие процессы.
«Запертые» знания: ценная информация была разрознена и не имела единой точки интеллектуального доступа, что снижало операционную эффективность и скорость принятия решений.

Высокая нагрузка на экспертов: ключевые специалисты постоянно отвлекались на разовые консультации и поиск информации для коллег.

Отсутствие стандартизированного интерфейса: не было единого, удобного инструмента для работы с внутренней базой знаний, что требовало от сотрудников владения специализированными навыками поиска.

Цель проекта

Что заказчик ожидал получить:

  • Интеллектуальный чат-ассистент с интерфейсом, аналогичным современным AI-сервисам (по типу ChatGPT), но работающий исключительно с внутренней, защищенной базой знаний компании.
  • Возможность быстрого поиска информации и генерации контента (таблиц, сводок) на основе корпоративных данных. Полную интеграцию с системами безопасности компании (Active Directory/ADFS для аутентификации, Vault для управления секретами, ролевое управление доступом).
  • Масштабируемую и отказоустойчивую архитектуру, готовую к промышленной эксплуатации.

Условия успеха / KPI:

  • Сокращение времени поиска информации по внутренним базам с нескольких часов до нескольких минут.
  • Успешное прохождение приемочных испытаний по полному циклу проверок: функциональность, безопасность, интеграция, документация.
  • Готовность системы к работе в промышленном контуре (PROD) с поддержкой одновременной работы нескольких пользователей.
  • Полное соответствие разработанного решения утвержденным «Требованиям к AI-ассистенту».

Решение

1) Анализ текущих данных и построение бизнес-логики

На основе ТЗ была спроектирована архитектура системы, включающая фронтенд (диалоговое окно, история чатов), бэкенд (RESTful API, интеграция с Elastic Search и LLM) и подсистемы безопасности.

2) Разработка и интеграция AI-модели

Реализовано ядро ассистента, способное понимать естественно-языковые запросы, осуществлять семантический поиск в Elastic Search, извлекать релевантные фрагменты и генерировать связные ответы или структурированные данные (суммаризацию) с помощью языковых моделей.

3) Внедрение и настройка инфраструктуры

Система развернута в выделенных контурах (DEV, ПРЕПРОД, ПРОД). Обеспечена интеграция с корпоративной системой аутентификации ADFS, настроено ролевое управление доступом, внедрено управление секретами через HashiCorp Vault.

4) Тестирование и приемочные испытания

Проведен полный цикл испытаний в соответствии с разработанной «Программой и методикой приемочных испытаний». Система протестирована на комплектность, функциональность, безопасность и производительность, что завершилось подписанием Акта о приемке в промышленную эксплуатацию.

Технологии и инструменты

Архитектура:

FastStream + FastAPI/Starlette

Инфраструктура:

Docker и docker‑compose

Результаты

Разработан и внедрен в промышленную эксплуатацию защищенный корпоративный чат-ассистент «Know 2.0», который:
  • Обеспечивает мгновенный семантический поиск по всей внутренней базе знаний компании.
  • Генерирует сводки, ответы и структурированный контент (таблицы) на основе найденных данных.
  • Обладает удобным веб-интерфейсом с историей диалогов, управлением чатами.
  • Полностью интегрирован в ИТ-контур компании с соблюдением всех требований информационной безопасности.
  • Прошел приемочные испытания и принят заказчиком.

Влияние на бизнес

  • Снижение барьера входа: Поставщикам (особенно представителям МСП) теперь не нужно вручную просматривать сотни страниц документации, чтобы понять, подходит ли им лот. Это напрямую влияет на лояльность пользователей к площадке.
  • Рост конкуренции в торгах: За счет более точного мэтчинга (совпадения) интересов поставщика и специфики закупки, на «сложные» лоты со скрытыми параметрами начинает приходить больше участников.
  • Цифровизация документации: Площадка перешла от модели «хранилище файлов» к модели «база структурированных данных», что закладывает фундамент для внедрения рекомендательных систем и умных ассистентов.