ИИ текстовая аналитика
ИИ-конвейер для обращений: от PDF до готового ответа
Каждый день операторы ЭДО получают десятки обращений. Пока человек вручную ищет email в PDF, открывает СУДИР и заново придумывает формулировки для типового ответа, время уходит. Мы собрали интеллектуальный конвейер, который делает рутину сам: читает документ, находит данные, анализирует логи и предлагает готовый проект ответа.
Проблема, которую мы решаем
Операторы сталкиваются с тремя вызовами:
-
Ручной разбор PDF и поиск данных об отправителе в смежных системах отнимают часы
-
Ответы на типовые, но по-разному сформулированные запросы приходится постоянно «изобретать» заново
-
Из-за человеческого фактора растёт риск ошибок и несогласованности
Цель системы — сократить время обработки стандартных обращений граждан, стандартизировать подготовку ответов и освободить оператора для сложных случаев.
Как это работает?
-
Оператор загружает PDF через drag-and-drop.
-
Система извлекает текст, email, дату и ФИО заявителя
-
Запрашивает данные в логах: на основе идентификатора получает логи действий пользователя
-
LLM анализирует логи и выявляет флаги: удовлетворяет ли ситуация конкретному правилу
-
Параллельно LLM а нализирует текст обращения и добавляет смысловые флаги
-
Модуль правил комбинирует флаги и отбирает итоговый набор смысловых блоков:
СтартовыеИнформационныеРекомендательныеЗаключительные
-
LLM собирает блоки в связный официальный текст
-
Пост-процессинг: маскирование персональных данных, склонение ФИО, форматирование
-
Оператор получает готовый .docx для проверки и отправки
Если email не найден или логи пусты – система формирует ответ-заглушку.
Отказоустойчивость встроена в процесс.
Пример
Входное обращение:
«Не могу войти на портал mos.ru уже три дня. Пишет, что учётная запись заблокирована. Моя почта: ivanov@example.com.
Иван Иванов.»
Система извлекает email, ФИО и дату. По email находит в СУДИР идентификатор и логи: «УЗ активна, последний успешный вход 01.06.2026, блокировок не зафиксировано». LLM и правила поднимают флаги: приветствие, статус учётной записи, рекомендации при проблемах со входом. На выходе – готовый черновик:
«Уважаемый Иван Иванов! По вашему обращению о трудностях со входом на портал сообщаем: ваша учётная запись активна, блокировки не зафиксированы (последний успешный вход – 01.06.2026). Рекомендуем очистить кэш браузера и проверить правильность ввода пароля…»
Технология простыми словами
LLM — это внимательный редактор, который понимает смысл текста и логов. Регулярные выражения – точные фильтры для формальных данных. Модуль правил – диспетчер, который решает, какие смысловые блоки собрать в ответ. Вместе они дают скорость машины и аккуратность человека.
Преимущества
Скорость
[icon:rocket] обработка одного обращения сокращается
Единообразие
[icon:documents] ответы строятся по утверждённым шаблонам и правилам
Прозрачность
[icon:eye] гибкая ролевая модель, история обработок, групповое разделение
Адаптивность
[icon:schema] новые тематики добавляются через конфигурацию смысловых блоков и правил, без изменения кода
Безопасность
[icon:shield] автоматическое маскирование персональных данных на выходе
Архитектура: React Frontend, Backend API на FastAPI, PostgreSQL, ML Core, интеграционный адаптер к СУДИР.