AI-Аналитик – интеллектуальная обработка данных

Организация:

НАО «Восточно-Казахстанский технический университет им. Д. Серикбаева»

Название кейса:

AI-Аналитик

Описание проблемы / задачи:

Данный инструмент предназначен для получения оперативных и аналитических данных о деятельности университета на основе произвольного запроса. Применение инструмента позволяет в оперативном режиме получать необходимые данные из образовательного портала для анализа текущей деятельности университета.

Процессы / функции для внедрения ИИ:

• Формирование описания структуры данных образовательного портала, к которой будут выполняться запросы для проведения анализа;
• Формирование SQL-запроса на основе текстового запроса;
• Выполнение созданного SQL-запроса и возврат полученных данных для отображения пользователю;
• Постоянное обучение и доработка модели на основе пользовательской обратной связи.

Ожидаемый экономический эффект (в том числе % от закладываемого бюджета), показатели для оценки эффективности (KPI):

• Снижение нагрузки на специалистов при получении необходимых данных;
• Исключение искажений и дезинформации, связанных с человеческим фактором при обработке запросов;
• Повышение качества управления за счет быстрого получения необходимых данных.

Как это будет работать (описание решения):

ИИ-агент будет реализован в виде веб-сервиса, доступного через браузер. На основе текстового запроса пользователя система будет автоматически формировать запрос к базе данных образовательного портала для извлечения необходимых данных. После обработки запроса система отобразит полученные данные в табличном и графическом виде.

    Презентация

Необходимые данные:

• Описание структуры базы данных образовательного портала, в которой должен производиться поиск данных;
• Обучающий набор текстовых запросов и соответствующих SQL-запросов для обучения модели;
• Логирование текстовых запросов пользователей и полученных SQL-запросов для последующего анализа и более точного обучения модели.

Дополнительные комментарии:

• В качестве модели для формирования SQL-запросов на основе текстовых запросов будет использоваться модель DeepSeek;
• Предусмотрена возможность расширения модели данных, к которым можно выполнять запросы;
• Предусмотрена возможность отображения данных в графическом виде.

Ответственные лица:

Федькин Евгений Михайлович, инженер высшей категории Управления сопровождения и информационных технологий Департамента информационных технологий