Мы создали систему, которая помогает компании сохранять и использовать опыт сотрудников, даже если сотрудник переходит в другую команду или покидает компанию,его наработки остаются частью общего интеллектуального капитала и продолжают работать на бизнес.
Задача
  • Сохранить ценность опыта сотрудников в компании.
  • Создать единый цифровой центр знаний, где материалы сотрудников становятся доступными для коллег.
  • Предоставить сотрудникам удобный инструмент поиска и получения ответов с учётом специфики компании.
  • Повысить эффективность работы и снизить зависимость компании от отдельных специалистов.
Ключевые решения и результат
  • Построена интеллектуальная система индексации и анализа данных: документы, изображения, аудио- и видеозаписи.
  • Сотрудники могут загружать в систему свои материалы — от рабочих заметок до материалов конференций.
  • Встроенный умный поиск и генерация ответов учитывают специфику компании и помогают коллегам находить практические решения быстрее.
  • Знания одного сотрудника становятся доступными всей компании, усиливая общий результат.
  • Компания превращает накопленные данные в стратегический актив, поддерживающий рост и развитие бизнеса.
Пример использования
Аналитик работает над новой темой: собирает материалы, делает заметки, фиксирует ключевые идеи и сохраняет фото с профильных мероприятий. Весь этот массив он загружает в систему. После индексации аналитик сам может обращаться к системе с вопросами или предоставить доступ коллегам. Таким образом, его опыт перестаёт быть «персональным багажом» и превращается в ресурс для всей компании.
Команда
12 специалистов реализовали проект с нашей стороны:
  • Руководитель проекта
  • Бизнес аналитик, системный аналитик
  • 3 разработчика (2 фронт, 1 бэк)
  • AI/ML инженеры (2)
  • DevOps
  • QA инженер
  • Архитектор
  • UX/UI дизайнер
Технологии и фреймворки
  • Backend: Python (микросервисы).
  • Frontend: React.
  • База данных: PostgreSQL, Qdrant.
  • Аутентификация: Keycloak
  • AI/ML стек: WisperX, Qwen 14B, Qwen2.5vl, Qwen3-Embedding-8B, Qwen3.
  • Инфраструктура: Docker, Kubernetes.
  • Мониторинг: Prometheus и Grafana.
  • Оркестрация БП: Camunda + Elasticsearch
Модели и инструменты
  • WisperX — для обработки голоса.
  • Qwen 14B — для генерации текста.
  • Qwen2.5vl – для распознавания изображений (OCR).
  • Qwen3-Embedding-8B – для генерации эмбеддингов.
  • Qwen3 – для распознавания именованных сущностей (NER).
  • Camunda + Elasticsearch — для управления бизнес процессами.
Наша экспертиза
Проектирование продукта
  • Бизнес-анализ
  • UX/UI дизайн

Полный цикл разработки:
  • Разработка архитектуры приложения
  • Front-end разработка
  • Back-end разработка
  • DevOps
  • Тестирование/QA
  • Интеграция языковых моделей
Обсудить проект
Оставьте заявку, мы проконсультируем
и поможем оценить ваш проект.
ул. Орджоникидзе, д. 48, оф. 504
Омск, 644007
© 2022-2025
ООО «Лесасофт»