AI‑документооборот: OCR → структурирование → RAG‑чатбот с ответами по PDF/сканам и цитатами источников

Описание

Проект решает типичную боль бизнеса: быстрый и точный поиск ответов в корпоративных документах (PDF, сканы, фото, DOCX), извлечение структурированных полей и автоматизацию рутинной проверки. Вместо ручного чтения десятков страниц система распознаёт текст и таблицы, нормализует данные и даёт точные ответы с указанием источника. Поддерживаются регламенты, договоры, счета, накладные, акты, инструкции, SLA, техописания и переписка.
Ключевые цели:
Сократить время на поиск информации и подготовку ответов.
Снизить долю ошибок при внесении/проверке полей.
Дать прозрачные метрики качества, latency и стоимости инференса.
Гарантировать приватность и контроль доступа.
Проблемы домена:
Разнообразие шаблонов и низкое качество сканов (перекос, шум, фон).
Сложные макеты с таблицами, штампами, печатями.
Термины и аббревиатуры отрасли, требования к точным цитатам.
Безопасность: персональные данные, коммерческая тайна.
Ценность:
Быстрый time‑to‑value (первые метрики за 1–3 дня).
Универсальность (подключение любых отделов и типов документов).
Интерпретируемость (ответы со ссылками/фрагментами источников).
Простая интеграция через REST API или пакетные скрипты.

Решение

Архитектура пайплайна:
1) Импорт и валидация данных: загрузка PDF/изображений/архивов, проверка форматов, дедупликация, анонимизация по политикам.
2) OCR и layout‑анализ: детекция блоков, распознавание текста/таблиц, исправление перекоса, удаление шумов. Для таблиц — извлечение структур (CSV/JSON).
3) Нормализация и извлечение сущностей: единые форматы дат/сумм/ИНН, правила и ML‑модели для NER, валидация по регуляркам и справочникам.
4) Индексация для RAG: разбиение на смысловые чанки, эмбеддинги, векторный поиск, хранение метаданных (источник, страница, координаты).
5) RAG‑чатбот: переформулировка запроса, поиск релевантных фрагментов, генерация ответа с цитатами и номерами страниц; контроль галлюцинаций.
6) Сервисный слой: REST API (FastAPI), очереди задач, батч‑инференс, кэширование, управление ключами.
7) Качество и MLOps: метрики EM/F1 по полям, answer relevancy/NDCG, latency/стоимость; трекинг экспериментов, фиксированные конфиги, отчёты и визуализации.
8) Безопасность: роли и ACL, шифрование, журналы доступа, опция локального развёртывания.
Технологии: Python, PyTorch, Transformers (в т.ч. Phi‑3), векторный поиск (FAISS/аналог), OCR/табличный парсинг, FastAPI, Pandas, MLflow/DVC, CUDA. Поддержка локального/облачного деплоя, масштабирование под нагрузку, профилирование до SLA.
Интеграции:
Ответы и веб‑хуки в CRM/Helpdesk.
Экспорт структурированных данных в ERP/BI.
Модерация запросов/ответов для соответствия правилам.

Результат

Итоги пилота и MVP:
Сокращение времени ответа на типовые вопросы 3–7× (с минут до секунд).
Точность извлечения ключевых полей EM/F1 до 0.90–0.96 на согласованном тест‑наборе.
Ответы с цитатами/страницами источников — повышение доверия и проверяемости.
Снижение доли ручных ошибок в валидации полей на 40–60%.
Уменьшение нагрузки на поддержку/аналитиков за счёт самообслуживания.
Прозрачные метрики: relevancy, coverage, latency, стоимость запроса; отчёты для владельцев процессов.
Простая масштабируемость: добавление новых коллекций документов без переразработки.
Бизнес‑эффекты:
Быстрый запуск (1–3 дня baseline, 7 дней MVP) и прогнозируемая окупаемость.
Повышение SLA и качества сервиса для внутренних/внешних клиентов.
Снижение рисков комплаенса благодаря централизованной обработке и логированию.
Доставляемые артефакты:
Обученные/сконфигурированные компоненты OCR/RAG, индексы, API.
Конфиги пайплайнов, инструкции, чек‑листы эксплуатации.
Отчёты с метриками, примерами запросов и картой улучшений.

Презентация проекта