EKTU AI Talapker – Smart Admission Navigator

Организация:

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

Название кейса:

AI-Talapker — цифровой помощник для поступающих

Описание проблемы / задачи:

Данный инструмент предназначен для формирования алгоритма действий для абитуриентов в зависимости от текстового запроса по вопросам подачи документов в приемную комиссию университета. Чат-бот размещается в личном кабинете абитуриента.

Процессы / функции для внедрения ИИ:

• Формирование описания структуры данных образовательного портала, по которой будут производиться запросы данных для подготовки ответов пользователям;
• Формирование текстового запроса;
• 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 временных затрат на проведение консультаций, так как автоматизированный чат-бот заменяет часть работы приемной комиссии. В среднем время одной консультации сократится на 5–20 минут (10–33%);
• Оптимизация использования трудовых ресурсов: уменьшение нагрузки на сотрудников за счет автоматизации ответов на повторяющиеся вопросы. В среднем в вузе консультированием занимаются от 10 до 40 человек. Оптимизация составит 10–30%;
• Упрощение процесса получения информации для абитуриентов и их родителей, что снижает уровень стресса;
• Исключение искажений и дезинформации, связанных с человеческим фактором, благодаря четким и стандартизированным ответам чат-бота;
• Повышение доступности государственных услуг в сфере образования и укрепление доверия к системе ЕНТ и процессу поступления.

Как это будет работать (описание решения):

ИИ-агент будет реализован в виде бота. На основе текстового запроса пользователя агент будет автоматически формировать запрос к базе данных образовательного портала или к внешним источникам данных для подготовки ответа. После обработки запроса система отобразит полученные данные в текстовом 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:

• Определение языка запроса и формирование ответа на том же языке;
• Используется LLM-модель Llama-3.2-Kapusta-3B-v8.i1-Q4_0.gguf;
• Формирование контекста для LLM: вопрос и релевантные данные;
• Бот отображает данные в виде текста и файлов различных форматов.

Ответственные лица:

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