Разработка MVP ассистента для обработки документов

Цель проекта - быстро создать работающий прототип (MVP) интеллектуального ассистента для обработки и поиска информации в документах с использованием RAG-архитектуры.

Основные функциональные блоки

1. Поток обработки документов (Ingest)

Извлечение текста из документов с помощью OCR (Yandex OCR).
Разбивка текста на смысловые фрагменты (чанки).
Генерация векторных представлений (эмбеддингов) для каждого фрагмента.
Сохранение векторов и метаданных в векторную базу данных Qdrant.

2. Поток общения (Chat)

Реализация диалогового интерфейса в Telegram-боте.
Семантический поиск по базе документов (RAG) с использованием YandexGPT.
Формирование ответов с цитатами из исходных документов.
Реализация интерактивных inline-кнопок в интерфейсе бота.

3. Интеграция с CRM-системой

Настройка автоматической публикации результатов или уведомлений в CRM (Bitrix24).

Технические требования

Основная платформа для оркестрации процессов: n8n Cloud.
Интеграция со сторонними сервисами: Telegram, Bitrix24, Qdrant, Yandex Cloud (OCR и GPT).
Архитектура должна быть модульной и готовой к дальнейшему масштабированию.

Ожидаемый результат

Рабочий MVP, позволяющий загружать документы, задавать вопросы по их содержимому на естественном языке и получать точные ответы с ссылками на источник, а также интегрировать эту функциональность в рабочий процесс через CRM.

код