Разрабатываем закрытую B2B-платформу для работы с корпоративными профилями, документами, предварительными проверками и структурированными анкетами.
Ищем AI/ML-разработчика или небольшую команду для проектирования и внедрения клиентского AI-модуля в уже разрабатываемую платформу.
Основная платформа, корпоративный профиль, анкеты и бизнес-правила разрабатываются отдельной backend-командой. От исполнителя требуется реализовать AI-логику и интегрировать её с существующей системой совместно с текущим разработчиком платформы.
Основные сценарии
1. AI Pre-Check
AI-ассистент должен:
• использовать данные уже созданного профиля компании;
• при отсутствии достаточных данных помогать пользователю дополнить или создать профиль;
• задавать базовые вопросы в диалоговом режиме;
• учитывать сведения из загруженных корпоративных документов;
• заполнять структурированную форму предварительной проверки;
• передавать ответы в существующий механизм сопоставления с несколькими наборами требований;
• показывать пользователю потенциально подходящие варианты, ограничения и недостающие сведения.
Формальные результаты проверки определяются правилами платформы. AI используется для сбора, структурирования и объяснения информации, но не заменяет rule engine.
2. AI-assisted заполнение полной анкеты
AI должен формировать максимально заполненный черновик корпоративной анкеты на основании:
• существующего профиля компании;
• загруженных документов;
• результатов предварительной проверки;
• ранее подтверждённых данных;
• ответов пользователя в диалоге.
Анкеты могут включать:
• закрытые вопросы;
• множественный выбор;
• условные ветвления;
• таблицы и повторяемые блоки;
• сведения о компаниях и связанных лицах;
• открытые текстовые вопросы.
Примеры открытых вопросов:
• описание деятельности;
• планируемый оборот и объёмы;
• юрисдикции деятельности;
• используемые валюты;
• география клиентов и контрагентов;
• назначение использования продукта;
• предполагаемая операционная модель.
Пользователь должен иметь возможность проверить, исправить, дополнить, подтвердить или отклонить каждое предложенное AI значение.
AI не должен самостоятельно записывать неподтверждённые данные в основной профиль или анкету.
Работа с корпоративным профилем
Модуль должен поддерживать три сценария:
• работа с уже заполненным профилем;
• дополнение частично заполненного профиля;
• создание черновика нового профиля на основании документов и ответов пользователя.
AI должен использовать уже имеющиеся сведения и не задавать повторно вопросы, ответы на которые присутствуют в актуальном профиле.
Работа с документами
Необходимо поддержать обработку:
• PDF;
• DOCX;
• изображений;
• сканированных документов.
Ожидаемые функции:
• классификация документов;
• OCR и document parsing;
• извлечение сведений по заданной структуре;
• привязка значения к документу, странице и фрагменту;
• оценка уверенности результата;
• выявление пропусков и расхождений;
• обнаружение дубликатов и разных версий;
• формирование предложений по заполнению полей;
• повторная обработка при изменении структуры анкеты.
Каждое извлечённое значение должно сохраняться как предложение AI с указанием источника. В основной профиль или анкету оно попадает только после подтверждения пользователем.
Архитектура и интеграция
Текущий стек платформы:
• Python;
• FastAPI;
• SQLAlchemy 2;
• Alembic;
• PostgreSQL;
• Pydantic v2;
• Next.js;
• TypeScript;
• Docker;
• Nginx.
AI-модуль должен интегрироваться с существующей платформой через согласованные сервисные и API-контракты.
Нужно предусмотреть:
• structured outputs и JSON Schema;
• асинхронную обработку документов;
• хранение AI-предложений отдельно от подтверждённых данных;
• human-in-the-loop;
• аудит принятия, редактирования и отклонения предложений;
• возможность замены используемой AI-модели;
• работу с конфиденциальными корпоративными данными;
• отсутствие прямой зависимости бизнес-правил от LLM.
Конкретная архитектура интеграции будет согласована с текущим backend-разработчиком.