Найти в Дзене
Evrone

🤖 Как мы научили корпоративную Wiki отвечать на вопросы

Сотрудники часто задают одни и те же вопросы: про отпуск, бонусы или ДМС. Ответы уже есть в Wiki, но искать их неудобно. Люди выбирают чат с HR — и перегружают команду. Мы решили изменить сценарий и встроили ИИ прямо в ERP. Пользователь не должен искать инструмент. Поэтому мы: Система состоит из: Ассистент обрабатывает запрос, добавляет контекст и отправляет его в модель. Чтобы ответы были точными, мы: Лучше всего сработало деление по заголовкам. Мы внедрили: Система автоматически: Мы отказались от SaaS и сделали: Мы анализируем: Это помогает улучшать Wiki. Планируем: ✨ Интересно, что в Evrone такой ассистент стал не просто инструментом, а частью внутренней культуры — чем-то вроде тихого коллеги, который всегда знает ответ.
Оглавление
💬 LLM + RAG: умный помощник внутри ERP
💬 LLM + RAG: умный помощник внутри ERP

Сотрудники часто задают одни и те же вопросы: про отпуск, бонусы или ДМС. Ответы уже есть в Wiki, но искать их неудобно. Люди выбирают чат с HR — и перегружают команду.

Мы решили изменить сценарий и встроили ИИ прямо в ERP.

🧩 1. Чат там, где он нужен

Пользователь не должен искать инструмент. Поэтому мы:

  • встроили чат в личный кабинет
  • сделали его доступным на всех страницах
  • убрали лишние переходы

⚙️ 2. Технологическая база

Система состоит из:

  1. WebSockets для мгновенных ответов

Ассистент обрабатывает запрос, добавляет контекст и отправляет его в модель.

🧠 3. Как работает RAG

Чтобы ответы были точными, мы:

  • разбили Wiki на смысловые блоки
  • настроили поиск по ним
  • протестировали разные форматы

Лучше всего сработало деление по заголовкам.

🔍 4. Улучшение поиска

Мы внедрили:

  • семантический поиск
  • векторные эмбеддинги
  • гибкость формулировок

🔄 5. Актуальность данных

Система автоматически:

  • отслеживает изменения
  • обновляет индекс
  • синхронизирует базу

🔐 6. Безопасность

Мы отказались от SaaS и сделали:

  • закрытую инфраструктуру
  • фильтрацию запросов
  • ограничение частоты обращений

📊 7. Метрики

Мы анализируем:

  • вопросы
  • время ответа
  • оценки пользователей

Это помогает улучшать Wiki.

🚀 8. Будущее

Планируем:

  1. работу с изображениями
  2. агентные сценарии
  3. автоматизацию действий

✨ Интересно, что в Evrone такой ассистент стал не просто инструментом, а частью внутренней культуры — чем-то вроде тихого коллеги, который всегда знает ответ.