Автоматизация создания RAG-пайплайна на основе базы знаний GLPI позволяет значительно упростить процесс извлечения и обработки информации. Это решение решает проблему ручной интеграции инструментов и управления данными, что позволяет сосредоточиться на разработке интеллектуальных агентов поддержки и чат-ботов.

Что автоматизируем

Система автоматизирует извлечение статей из базы знаний GLPI через API, очистку и векторизацию контента с использованием pgvector в PostgreSQL. Она подготавливает данные для использования агентами ИИ, работающими на основе больших языковых моделей (LLM).

Для кого

  • Внутренние службы поддержки
  • IT-документационные помощники
  • AI-агенты для службы поддержки клиентов

Бизнес-смысл

Внедрение данного решения позволяет сэкономить время, снизить количество ошибок и повысить эффективность работы сотрудников, обеспечивая доступ к актуальной информации в любой момент.

Сценарии использования

  • Автоматическая синхронизация базы знаний с регулярным обновлением
  • Создание чат-ботов для ответов на часто задаваемые вопросы
  • Поддержка IT-отделов в работе с документацией

Что используем (инструменты)

  • GLPI API для извлечения данных
  • PostgreSQL с расширением pgvector для хранения векторов
  • Google Gemini или другие модели для генерации векторных эмбеддингов

Что получит бизнес

  • Упрощение процессов обработки информации
  • Снижение временных затрат на создание и обновление базы знаний
  • Повышение качества обслуживания клиентов благодаря актуальной информации

Стоимость / формат сотрудничества

Процесс включает в себя этапы: аналитика, проектирование, внедрение, тестирование, запуск и поддержку. Мы предлагаем гибкие условия сотрудничества, адаптированные под ваши потребности.

Сроки внедрения

Реализация проекта занимает от 4 до 8 недель, в зависимости от сложности интеграций и объема данных.

Кейсы

  • Автоматизация поддержки для крупной IT-компании
  • Создание чат-бота для службы поддержки в образовательной организации

FAQ

Как долго занимает внедрение системы?

Внедрение занимает от 4 до 8 недель в зависимости от сложности проекта.

Какие требования к инфраструктуре?

Необходима установленная GLPI с доступом к API и PostgreSQL с расширением pgvector.

Можно ли интегрировать с другими системами?

Да, система полностью модульная и может быть интегрирована с любыми RAG-готовыми LLM пайплайнами.

CTA

Готовы оптимизировать свою работу? Запросите консультацию или аудит, чтобы узнать, как мы можем помочь вам внедрить данное решение.