У клиента накопился огромный массив научных материалов, заметок и исследований, в которых стало невозможно ориентироваться.
Задача: Создать единую структурированную базу знаний. Требовалось научить ИИ не просто «читать» тексты, а работать как лаборант: писать качественные аннотации к материалам, самостоятельно находить первоисточники и проверять факты. Дополнительно — реализовать режим автономного веб-поиска по заданным научным темам с автоматическим сбором релевантных источников.
Разработана архитектура на базе n8n и OpenAI, объединяющая архив клиента и внешние поисковые системы.
Анализ архива: Система сканирует загруженные материалы клиента. AI-агент анализирует содержание, составляет краткую выжимку (аннотацию) и, используя поисковые алгоритмы, находит ссылки на оригинальные исследования или книги, упомянутые в тексте.
Веб-ресёрч: Реализован сценарий автономного поиска. Клиент задает тему, агент «идет» в Интернет, собирает топ релевантных статей, отсеивает мусор, формирует саммари и сохраняет список проверенных источников.
Единая база: Все данные (аннотации + ссылки на источники) автоматически структурируются и складываются в базу данных (PostgreSQL), готовую к работе.
Клиент получил личную «Википедию», которая пополняется автоматически.
Время на первичный поиск и обработку литературы сократилось в 10 раз.
Исключена потеря важных источников: каждая аннотация подкреплена ссылкой.
Рутинная работа по библиографии переложена на алгоритмы, освободив время для научной деятельности и практики.
Пожаловаться
