Стажировка по проекту
Создание нейро-помощника по информационной и психологической поддержке призывников в армию
Компания: ООО «НеоСвет»
Суть проекта
Задача
Для чего
Вводные данные
Разработка нейро-помощника для поддержки призывников в армию, включая ответы на частые вопросы и психологическую помощь
Создать систему, облегчающую доступ к важной информации и поддерживающую призывников и их семьи на этапе подготовки к службе в армии
База Знаний, охватывающая все аспекты службы — от профориентации, отсрочек, альтернативной службы и правовых аспектов до подготовки, спортивных рекомендаций и необходимых советов родителям. В БЗ включены пункты о службе по контракту, воинском уставе, отборах, психологическом тестировании, а также воинские анекдоты

Рабочий Telegram-бот с быстрой, структурированной и корректной поддержкой, ориентированный на актуальные запросы призывников и их родителей. А также База Данных, собирающая информацию о пользователях для поддержания диалога

Выходные данные
Участники 1 этапа
1 команды проекта
Создание нейро-помощника по информационной и психологической поддержке призывников в армию. Стажёры / роли, решенные задачи и примененные инструменты

  • Рубцов Антон
    Тимлид проекта
  • Дмитрий Леонтьев
    Помощник тимлида. Инженер механик. Предприниматель
    1. Анализ задачи и помощь студентам в подборе алгоритмов решения задач
    2. Создание среды тестирования в Google Colab для проверки промтов
    3. Создание блок-схемы проекта
    4. Помощь в проведении спринт-встреч тимлиду стажировки
    5. Создание отчётной презентации о прошедшем проекте
  •  Аникеев Михаил
    Тимлид команды разработчиков в IT-компании
    1. Создание БД и разработка её структуры: разработка и тестирование с использованием SQLAlchemy, PostgreSQL, asyncpg
    2. Поддержка и оптимизация Colab-среды: адаптация и доработка среды для тестирования промтов
    3. Векторизация базы знаний: применение Langchain, FAISS и OpenAI для подготовки данных
    4. Оптимизация промтов и Q-A: создание файла эталонных ответов и кэширование с помощью OpenAI API
    5. Тестирование системы и оценка релевантности: добавление и тестирование методик проверки ссылок, расчёт стоимости запросов
    6. Обновление базы знаний: актуализация данных по законодательству, тестирование на корректность
    7. Документация и презентации: разработка структурных слайдов и пояснений для базы данных и системы тестирования
  • Венин Пётр
    Ученик 10 класса
    1. Анализ базы знаний: изучение и комментирование разделов по тематике (Python, LangChain)
    2. Разработка алгоритма кэширования ответов: оптимизация типичных ответов (Cachetools, LRUCache)
    3. Создание вопросов и комментариев для заказчика: уточнение требований (tiktoken, OpenAI API)
    4. Поиск аналогичных решений: исследование открытых проектов для идей и сравнения (GitHub, LangChain)
  • Венчиков Виталий
    Архитектор базы данных (Database Architect)
    1. Создание Telegram-бота для поддержки призывников с использованием AIOGram 3, улучшенный интерфейс меню
    2. Интеграция Telegram-бота с базой данных PostgreSQL для хранения данных пользователей и диалогов
    3. Настройка асинхронного режима для потоковой обработки сообщений, повышение эффективности обработки запросов
    4. Оптимизация системы кэширования с SequenceMatcher для быстрого поиска популярных вопросов и ответов
    5. Тестирование асинхронных запросов и устранение ошибок в асинхронных генераторах и обработке ответов
    6. Интеграция системы STT с Whisper API для транскрибации аудио в текст
    7. Настройка и тестирование мокирования внешних API для стабильности взаимодействия с OpenAI и FastAPI

  • Горборуков Евгений
    Менеджер холодных продаж в мебельной компании
    1. Создание пула типичных вопросов: анализ и выбор ключевых вопросов, обеспечивающих быструю навигацию в БЗ
    2. Оптимизация эталонных пар Q-A: подбор и проверка релевантности ответов для формирования кэша быстрых ответов
    3. Актуализация и дополнение БЗ: мониторинг изменений законодательства и добавление актуальных данных
    4. Настройка промтов и ограничений: корректировка формулировок для поддержания тематики и соблюдения требований к юмору
    5. Финальное тестирование бота: проверка качества ответов, оптимизация юмора и проверка ссылок в итоговом формате
  • Дик Павел
    Предприниматель, руководитель проектов
    1. Создание и тестирование промтов: генерация запросов и улучшение структуры ответа (Python)
    2. Адаптация базы знаний: изучение, структурирование данных и формирование вопросов (Google Sheets)
    3. Оптимизация ответов и ссылок: устранение повторов и улучшение формата ссылок (OpenAI API)
    4. Настройка промтов для разных ролей: адаптация и проверка ответов для «Призывника» и «Родителя»

  • Покидова Татьяна
    1. Анализ базы знаний: проверка структуры и выявление пробелов (GitHub, Markdown)
    2. Добавление новых материалов: обновление БЗ актуальными документами и ссылками (Markdown, LangChain)
    3. Разработка промптов: создание и улучшение сценариев ответов (OpenAI API, Python)
    4. Тестирование ответов: проверка и отладка промптов в различных ситуациях (Test Environment)
  • Третьяк Григорий
    Помощник инженера по внедрению
    1. Разметка базы знаний: добавление и оценка материалов раздела (Markdown, Python)
    2. Разработка и оптимизация промптов: тестирование и корректировка ответов (OpenAI API, Cachetools)
    3. Анализ релевантности ответов: проверка ответов на вопросы заказчика (Test Environment, LangChain)
    4. Тестирование функционала бота: отладка ссылок и промптов (GitHub, LangChain)
  • Флегонтова Светлана
    Инженер по тестированию ПО (manual)
    1. Анализ и обработка базы знаний: структурирование данных по тематике (Google Sheets)
    2. Разработка и тестирование промтов: адаптация и проверка запросов на релевантность (OpenAI API)
    3. Создание и оптимизация вопросов: составление новых эталонных вопросов для тестирования (Python)
    4. Тестирование и улучшение структуры ответов: проверка пар "вопрос-ответ" на соответствие базе знаний (Colab)
    5. Подготовка презентации: визуализация информации и отчёт по проведенной работе (PowerPoint)
  • Сердюкова Нора
    1. Обработка базы знаний: актуализация разделов и добавление документов (SQL, GitHub)
    2. Разработка промптов: создание типичных вопросов и проверка ответов (OpenAI API, Python)
    3. Тестирование нейро-помощника: оценка релевантности ответов в разных сценариях (Test Environment)