Рабочий MVP RAG-системы для поиска и ответов по технической документации судостроительной сварки объемом около 300 страниц. Решение структурирует документ, строит базу знаний и помогает специалистам получать релевантные ответы на естественном языке.
Кейс показывает переход от контента к корпоративным AI-инструментам: архитектура, обработка PDF, retrieval-логика, интеграция LLM и проверка качества ответов в промышленном контексте.
Смысл, ценность и контекст собраны так, чтобы проект было легко показать без длинного вступления.
Суть проекта
Рабочий MVP RAG-системы для поиска и ответов по технической документации судостроительной сварки объемом около 300 страниц. Решение структурирует документ, строит базу знаний и помогает специалистам получать релевантные ответы на естественном языке.
Проектная ценность
Кейс показывает переход от контента к корпоративным AI-инструментам: архитектура, обработка PDF, retrieval-логика, интеграция LLM и проверка качества ответов в промышленном контексте.
Контекст показа
Формат рассчитан на промышленные компании, инженерные и регламентные подразделения. Материалы собраны так, чтобы проект можно было быстро показать на встрече, открыть с телефона и не объяснять каждую деталь вручную.
Скриншоты и видео без растяжения: можно быстро открыть крупнее и рассмотреть детали.
Изображение
Скриншот проекта
Изображение
Скриншот проекта
Изображение
Скриншот проекта
Изображение
Скриншот проекта
Изображение
Скриншот проекта
Документ
Описание кейса