Общая задача

Необходимо создать универсальную семантическую карту (semantic mapping) для загрузки кодовой базы бэкенда сервиса такси/грузоперевозок в систему RAG. Цель - исключить галлюцинации при поиске, обусловленные дублированием бизнес-терминов в разных доменах (например, Passenger → Patient, Trip → Appointment).

Основные требования

  • Определить и создать канонический словарь понятий (canonical entities).
  • Разработать точное соответствие: Canonical Domain ↔ Taxi Domain.
  • Подготовить универсальный шаблон mapping'а для быстрой адаптации новых доменов (медицина, курьерская доставка и т.д.).
  • Описать правила загрузки и алгоритм чанкования документации под RAG.

Ограничения и детали

  • Результат работы - 4-6 файлов в формате Markdown со строгой структурой /semantic.
  • Корпус документов должен быть понятен LLM без внешнего контекста (самодостаточные документы).
  • Работа проводится без написания нового кода и архитектурных изменений. Только read-only доступ к исходной кодовой базе.
  • Kод писать не нужно.

Необходимый опыт

  • Глубокий сисадмин с навыками системного или бизнес-анализа.
  • Понимание онтологий и многодоменных процессов.
  • Опыт работы с LLM и RAG-системами.
код

Доработка ИИ-чат-бота: добавление системы памяти и интеграции с CRM

Требуется усовершенствовать существующего ИИ-чат-бота, собранного на платформе Savvy. Необходимо реализовать функционал "памяти", чтобы бот при повторном обращении клиента использовал уже известные данные (имя, контакты) и не запрашивал их снова, фокусируясь на выявлении новой потребности и автоматическом создании карточки в CRM.