Мультимодальная AI‑платформа CV+LLM: детекция, OCR, RAG‑чатботы, контроль качества и MVP за 7 дней

Описание

Проект — универсальная мультимодальная AI‑платформа, которая объединяет компьютерное зрение (CV) и большие языковые модели (LLM) для автоматизации визуальных и текстовых процессов в бизнесе. Платформа закрывает типовые сценарии: детекция и классификация объектов, OCR и извлечение данных, поиск похожего (visual search), контроль качества по фото/видео, автоописания и теги для контента, а также RAG‑чатботы по внутренним документам. Ключевая ценность — быстрый переход от постановки задачи и EDA к рабочему MVP: первые метрики за 1–3 дня, завершённый прототип — за 7 дней.
Основные возможности:
Компьютерное зрение: детекция/классификация, сегментация, трекинг, контроль брака и заполненности.
LLM: генерация описаний, нормализация и верификация полей, диалоговые интерфейсы.
OCR и извлечение сущностей: распознавание текстов/таблиц, пост‑обработка и валидация.
Мультимодальные пайплайны: связка “изображение + текст + код”, RAG‑поиск в документах.
Интеграции: REST API, батч‑обработка, очереди заданий, экспорт отчётов.
Проект спроектирован как конструктор: модульные блоки модели/препроцессинга/бизнес‑логики быстро адаптируются под домен. В реализации использованы проверенные на практике подходы: baseline с простыми моделями для ранней валидации гипотез, затем целевые улучшения (аугментации, fine‑tuning, подбор сечений по метрикам), интерпретируемость (confusion matrix, примеры предсказаний), и воспроизводимость (фиксированные конфиги, seed, отчётность). Платформа ориентирована на измеримость: каждый сценарий сопровождается KPI (accuracy/F1/latency/стоимость инференса), что позволяет прозрачно считать ROI.

Решение

Архитектура:
Данные: импортеры из файловых хранилищ/HTTP, валидатор форматов, дедупликация, анонимизация при необходимости.
Препроцессинг: resize/normalize/CLAHE, разметка/семплирование, стратифицированные сплиты.
Модели CV: YOLOv8/Faster R‑CNN для детекции, ViT/Swin для классификации; при необходимости — сегментация. Для сложных доменов — дообучение (LoRA/полный fine‑tuning).
Мультимодальные LLM: Phi‑3 Vision для визуально‑текстовых задач (описания, верификация), RAG поверх клиентских документов (извлечение фактов, ответы со ссылками).
OCR: связка детекторов текста и языковых моделей для нормализации/проверки полей.
Сервисный слой: REST API (FastAPI), скрипты батч‑инференса, очереди задач, логирование.
MLOps: конфиги экспериментов, сохранение артефактов (модели, метрики, отчёты), контроль версий данных, экспорт визуализаций.
Производительность: CUDA, смешанная точность, батчинг, прагматичные пороги NMS/конфиденса, кэширование эмбеддингов.
Качество: кросс‑валидация, hold‑out, проверка смещения, контроль дрейфа; объяснимость (примеры, heatmaps/Grad‑CAM где уместно).
Безопасность: контроль доступов к данным/ключам, изоляция окружения, соблюдение приватности.
Технологии: Python, PyTorch, Transformers, Ultralytics YOLO, OpenCV, scikit‑learn, Hugging Face, MLflow/DVC, FastAPI, CUDA/NVIDIA. Архитектура допускает локальный или облачный деплой и масштабирование под нагрузку.
Отдельные кейсы внутри проекта:
Медицинские снимки: классификация аневризмы на основе Vision Transformers, подготовка отчётов и confusion matrix (достигнута точность порядка 97% на сбалансированном датасете).
Инспекция/экология: определение заполненности контейнеров, визуализации с уровнями заполнения и автоматизированные текстовые отчёты.
Контент/fashion: детекция и описания одежды (YOLOv8 + BLIP), цвета/стили, пакетные отчёты для каталогов.
Документы: OCR + нормализация полей, RAG‑чатбот по базе инструкций/регламентов.

Результат

Бизнес‑эффекты:
Быстрый time‑to‑value: baseline за 1–3 дня, MVP за 7 дней — решение видно “в деле” уже на первой неделе.
Снижение ручных операций: автодетекция/описание/валидация сокращают проверку и разбор контента, разгружая команду.
Повышение качества: на мед‑кейсе достигнут уровень точности порядка 97%; для детекции/контроля качества — стабильные метрики с визуальной верификацией и автологами.
Прозрачные метрики и управляемые пороги: можно балансировать точность/полноту/скорость под SLA.
Масштабируемость: единый стек и модульность упрощают перенос решений между задачами и доменами.
Документация и обучение: понятные отчёты, инструкции по запуску, сопровождение интеграции.
Доставляемые артефакты:
Обработанные датасеты/конфиги, обученные веса моделей, инференс‑скрипты и/или REST API.
Отчёты (метрики, confusion matrix, примеры предсказаний), визуализации.
План улучшений (что даст +X к метрикам, где узкие места, стратегия данных).
Рекомендации по продакшну: мониторинг дрейфа, стратегия обновлений, SLO/SLA.
Опционально: онбординг команды, чек‑листы для эксплуатации.
План развития:
Тонкая настройка мультимодальных моделей под домен клиента.
Добавление активного обучения/полу‑автоматической разметки.
Интеграция с очередями/шинами данных, слежение за качеством в проде.
Итог: проект показал, что единая CV+LLM‑платформа ускоряет внедрение AI‑функций и снижает стоимость владения за счёт повторного использования модулей и воспроизводимых пайплайнов.

Презентация проекта