Разработка и внедрение ИИ-чата на базе RAG-системы для корпоративного портала на Битрикс24
В кейсе веб-интегратора "Факт" представлен опыт внедрения ИИ-чата на базе RAG в корпоративный портал Битрикс24 логистической компании федерального масштаба. Решение используется для интеллектуального поиска по базе знаний и автоматизации внутренних HR-сервисов.
Логистическая компания федерального масштаба, в структуре которой несколько бизнес-направлений, распределённая команда сотрудников в разных регионах и большой объём внутренних регламентов, документов и сервисной информации.
Ранее команда "Факт" реализовала для клиента масштабное обновление корпоративного портала: была проведена миграция с устаревшего портала, выстроена новая архитектура портала на базе Bitrix24, структурирована и перенесена база знаний, настроены ключевые внутренние сервисы.
После обновления портала перед компанией встал следующий логичный вопрос: как сделать так, чтобы сотрудники могли быстро находить необходимую информацию. Особенно это было актуально для новых сотрудников и для типовых повторяющихся запросов по HR-процедурам, внутренним правилам, событиям и сервисам. Для решения этой задачи было принято решение внедрить RAG-решение (Retrieval-Augmented Generation) — интеллектуальный чат, который позволяет получать ответы на вопросы напрямую через диалоговое окно, без необходимости искать информацию по разделам портала.
Перед началом разработки ИИ-чата на базе RAG были сформулированы следующие задачи:
- обеспечить быстрые ответы на часто задаваемые вопросы сотрудников;
- упростить поиск информации по базе знаний и корпоративному порталу;
- снизить нагрузку на HR-службу и внутренние сервисы поддержки;
- предоставить единый, привычный для сотрудников интерфейс взаимодействия;
- создать масштабируемое решение, которое можно развивать по мере роста портала и базы знаний.
До проекта в компании уже использовались сценарные чат-боты, в том числе в Telegram. Однако такой подход требовал постоянной поддержки сценариев и не позволял работать с неструктурированными вопросами сотрудников.
ИИ-чат позволяет:
- обрабатывать вопросы в свободной форме;
- находить релевантную информацию в базе знаний;
- выдавать как текстовые ответы, так и ссылки на документы;
- объединять сценарные подсказки и интеллектуальный поиск в одном интерфейсе;
- экономить сотрудникам время на поиске ответов за счёт синтеза информации из разных источников;
- формулировать точные ответы даже на специфичные или нестандартные формулировки запросов;
- облегчать адаптацию новичков за счёт быстрого доступа ко всей важной информации;
- повышать трудовую эффективность за счёт вовлечения сотрудников в реальное использование корпоративной базы знаний.
Решение реализовано на базе корпоративного портала Bitrix24 с использованием серверного приложения, отвечающего за обработку запросов и интеграцию с ИИ-моделью. Пользователь взаимодействует с системой через чат-бота, встроенного в корпоративный мессенджер.
Для работы с корпоративными данными был выбран подход RAG, который позволяет использовать большую языковую модель без прямого обучения на данных заказчика.
Ключевые компоненты архитектуры:
- чат-бот Bitrix24 как точка взаимодействия с пользователем;
- серверное приложение, зарегистрированное в Bitrix24;
- обработчик сообщений и запросов;
- векторное хранилище с данными из базы знаний;
- LLM GigaChat для генерации ответов.
Все данные из базы знаний корпоративного портала были выгружены и предварительно обработаны. На их основе сформировано векторное хранилище, где каждый документ и запись представлены в виде смысловых эмбеддингов.
При обращении сотрудника к чату система:
- Принимает сообщение из Bitrix24.
- Выполняет маршрутизацию запроса (определяет сценарий обработки).
- Преобразует текст запроса в векторное представление (эмбеддинг).
- Находит релевантные записи в векторном хранилище.
- Формирует промпт для LLM на основе запроса пользователя и найденного контекста.
- Передаёт найденный контекст в GigaChat.
- Формирует ответ на основе корпоративных данных для передачи пользователю.
- Возвращает результат пользователю в чате Bitrix24.
Таким образом, ответы формируются не из интернета, а строго на основе внутренних материалов компании.
В ИИ-чате реализованы два основных режима:
Режим "Вопрос–ответ"
Используется для получения конкретного ответа на вопрос в свободной форме, например: "Когда была основана компания?" или "Как оформить отпуск?". В этом случае пользователь получает развернутый текстовый ответ, сформированный на основе релевантных материалов корпоративной базы знаний, с указанием использованных источников.
Режим "Поиск"
Используется, когда у сотрудника есть вопрос, но он не понимает, где именно может находится ответ — в каком разделе портала, статье базы знаний, приказе или новостном материале. В этом режиме чат анализирует запрос и выводит список релевантных материалов с возможностью перейти к исходному документу или разделу портала.
Используются для поддержки типовых пользовательских сценариев, в первую очередь, для онбординга новых сотрудников.
В системе можно настраивать сценарии, которые запускаются автоматически в зависимости от этапа адаптации сотрудника, например, на определённый день после выхода на работу. Такие сценарии позволяют последовательно знакомить сотрудника с внутренними сервисами, регламентами и процессами компании.
Решение разрабатывалось в том числе как замена ранее использовавшихся сценарных Telegram-ботов и было интегрировано непосредственно в корпоративный портал. В результате сотрудники получают единый канал взаимодействия без необходимости перехода во внешние инструменты.
Сценарные подсказки дополняют ИИ-чат, позволяя сочетать автоматизированные сценарии и интеллектуальный поиск в одном интерфейсе.
Помимо ИИ-логики, в чате реализовано сценарное меню на базе бизнес-процессов Bitrix24. Оно позволяет пользователю:
- быстро перейти к популярным темам;
- выбрать типовой сценарий (например, HR-вопросы);
- получать пошаговые подсказки без ввода текста.
Такой гибридный подход объединяет преимущества сценарных чат-ботов и интеллектуального поиска.
Работы по проекту включали:
- анализ задач бизнеса и пользовательских сценариев;
- проектирование архитектуры ИИ-решения;
- разработку серверного приложения Bitrix24;
- реализацию обработчика пользовательских сообщений и маршрутизации запросов;
- интеграцию с выбранной нейростетью GigaChat;
- формирование и наполнение векторного хранилища для семантического поиска;
- настройку режимов "вопрос–ответ" и "поиск";
- реализацию конструктора сценариев чат-бота с пользовательским интерфейсом;
- тестирование логики обработки запросов.
Общий срок реализации составил около четырёх месяцев.
В результате компания получила готовое ИИ-решение, интегрированное в корпоративный портал и привычную для сотрудников среду общения.
Решение позволяет:
- ускорить доступ сотрудников к знаниям и регламентам;
- снизить количество повторяющихся запросов в HR и внутренние службы;
- повысить качество адаптации новых сотрудников;
- масштабировать базу знаний без усложнения пользовательского пути;
- развивать ИИ-чат как единый интерфейс доступа к корпоративным сервисам.
Проект показал, как ИИ-чат может стать логичным развитием корпоративного портала и инструментом цифровой поддержки сотрудников в крупных компаниях.