Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Контроль документов

Отрасль: Строительство
Подотрасль: Инженерные сети

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Управление большим объемом документации: В строительстве инженерных сетей требуется работа с огромным количеством технической документации, включая чертежи, спецификации, акты выполненных работ и отчеты.
  2. Ошибки в документах: Человеческий фактор приводит к ошибкам в заполнении, согласовании и хранении документов.
  3. Задержки в согласовании: Процессы согласования документов между подрядчиками, заказчиками и контролирующими органами занимают много времени.
  4. Сложность поиска информации: Поиск нужных документов или данных в архивах требует значительных временных затрат.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Компании, занимающиеся проектированием и строительством инженерных сетей (водоснабжение, канализация, электроснабжение, газоснабжение).
  • Подрядчики и субподрядчики в строительной отрасли.
  • Организации, занимающиеся техническим надзором и аудитом строительных проектов.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация документооборота:
    • Сбор, классификация и хранение документов.
    • Автоматическое заполнение шаблонов на основе введенных данных.
  2. Контроль качества документов:
    • Проверка документов на соответствие стандартам и выявление ошибок.
    • Уведомление о необходимости исправлений.
  3. Ускорение согласования:
    • Автоматическая маршрутизация документов между участниками процесса.
    • Отслеживание статуса согласования в реальном времени.
  4. Интеллектуальный поиск:
    • Быстрый поиск документов по ключевым параметрам (название, дата, тип, участник).
    • Извлечение данных из документов для анализа.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших компаний или отдельных проектов.
  • Мультиагентная система: Для крупных компаний с распределенными командами и множеством проектов.

Типы моделей ИИ​

  1. Обработка естественного языка (NLP):
    • Анализ текстовых документов, извлечение ключевых данных.
    • Генерация текстовых отчетов.
  2. Компьютерное зрение (CV):
    • Распознавание чертежей, схем и подписей.
    • Проверка соответствия документов стандартам.
  3. Машинное обучение (ML):
    • Прогнозирование сроков согласования документов.
    • Анализ рисков на основе исторических данных.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Загрузка документов в систему (сканирование, импорт из других систем).
  2. Анализ:
    • Классификация документов по типам.
    • Проверка на ошибки и соответствие стандартам.
  3. Генерация решений:
    • Формирование отчетов и уведомлений.
    • Маршрутизация документов для согласования.
  4. Хранение и поиск:
    • Организация хранения документов в структурированном виде.
    • Интеллектуальный поиск по запросам пользователей.

Схема взаимодействия​

Пользователь → Загрузка документа → ИИ-агент → Анализ → Уведомление об ошибках → Согласование → Хранение → Поиск

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов клиента.
    • Определение ключевых задач и ожидаемых результатов.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам документооборота.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей ИИ под специфику клиента.
    • Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Используйте эндпоинты для загрузки документов, получения статусов и поиска данных.
  3. Настройте уведомления и маршрутизацию документов.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование сроков согласования​

Запрос:

POST /api/predict_approval_time  
{
  "document_type": "технический отчет",
  "participants": ["подрядчик", "заказчик", "надзор"],
  "project_id": "12345"
}

Ответ:

{
  "predicted_time_days": 7,
  "confidence_level": 0.85
}

Управление данными​

Запрос:

POST /api/upload_document  
{
  "file": "base64_encoded_file",
  "metadata": {
    "document_type": "чертеж",
    "project_id": "12345",
    "author": "Иванов И.И."
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "document_id": "67890"
}

Анализ данных​

Запрос:

GET /api/analyze_document?document_id=67890

Ответ:

{
  "errors": [
    {"type": "отсутствие подписи", "location": "стр. 3"},
    {"type": "несоответствие стандарту", "location": "стр. 5"}
  ],
  "suggestions": ["добавить подпись", "исправить форматирование"]
}

Ключевые API-эндпоинты​

МетодЭндпоинтНазначение
POST/api/upload_documentЗагрузка документа
GET/api/search_documentПоиск документа
POST/api/predict_approval_timeПрогнозирование сроков согласования
GET/api/analyze_documentАнализ документа на ошибки

Примеры использования​

  1. Автоматизация отчетности:
    • Агент автоматически формирует отчеты на основе данных из чертежей и спецификаций.
  2. Контроль качества:
    • Проверка всех документов на соответствие стандартам перед отправкой на согласование.
  3. Ускорение согласования:
    • Автоматическая маршрутизация документов между участниками процесса.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Контакты