Проект для оптовой компании, торгующей крепежом: каталог около 50 тысяч позиций в 1С.
Проблема: поставщики присылают накладные в Excel, PDF и Word, а названия товаров в них не совпадают с названиями в 1С. Сотрудник вручную ищет соответствие для каждой строки.
Задача: автоматизировать сопоставление строк накладной с номенклатурой 1С.
- Разбор файлов накладных (Excel, PDF, Word) и выделение строк с товарами.
- Трёхуровневый поиск: точное совпадение из сохранённых соответствий, затем поиск по смыслу с ИИ и векторной базой (RAG), затем нечёткий поиск по похожим названиям.
- Оператор подтверждает спорные позиции в веб-интерфейсе, подтверждённые соответствия запоминаются.
- Стек: n8n, PostgreSQL (pgvector), GPT.
Реализован и сдан первый этап: система разбирает файлы накладных, в том числе сканы в формате PDF-изображений, и превращает их в структурированную таблицу Excel с помощью ИИ. Заказчик принял результат и подтвердил, что подход подходит для его задач.
Следующий этап: подбор позиций из каталога 1С (около 50 тысяч товаров) по трёхуровневой схеме, подтверждение спорных строк оператором в веб-интерфейсе и запись соответствий в 1С. Эта же схема подходит для любого магазина или оптовика, который получает накладные от поставщиков, напишите мне, и я расскажу, как её можно настроить под ваш каталог.
