LLM-ассистент по технической документации и регламентам предприятия
Языковая модель в контуре предприятия отвечает на вопросы по инструкциям, чертежам и регламентам с указанием источника.
Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.
Что решаем
Технологические инструкции, руководства по оборудованию, стандарты предприятия и акты расследований лежат в десятках форматов: сканы, PDF, документы в СЭД, чертежи. Инженер тратит часы на поиск нужного пункта, а новый сотрудник месяцы осваивает то, что «все и так знают».
Отправлять такие документы во внешние облачные сервисы нельзя: это коммерческая тайна и часто — данные, подпадающие под требования по защите КИИ.
Кроме поиска, есть рутина: подготовка отчётов по типовым шаблонам, ответы на однотипные запросы смежных служб, сверка документации с актуальными редакциями стандартов. Всё это занимает время квалифицированных инженеров.
Что делает ИИ
vLLMQwen / LlamaLangChainQdrantPaddleOCRDocling
Решение строится по схеме RAG: документы индексируются в векторную базу, а открытая языковая модель, развёрнутая на сервере предприятия, формулирует ответ на основе найденных фрагментов и ссылается на них.
- Обработка сканов и чертежей через OCR и модели понимания структуры документа: таблицы, спецификации, штампы.
- Разграничение доступа: пользователь видит ответы только по документам, к которым допущен.
- Сценарии: поиск по регламентам, подготовка чек-листов ТО, разбор инцидентов, помощь в оформлении отчётов.
- Опциональное дообучение модели на терминологии предприятия.
Развёртывание занимает 2–3 месяца: подготовка и очистка корпуса документов, настройка индексации, проверка ответов экспертами предприятия на контрольном наборе вопросов. Модель и индекс работают на сервере в вашей серверной; обновление документов идёт автоматически.
Какие данные нужны
- Технологические инструкции и СТП
- Руководства и паспорта оборудования
- Акты, отчёты и переписка в СЭД
Какая инфраструктура нужна
Профиль «инференс LLM»: определяющий параметр — память GPU. Модель на 30–70 млрд параметров в 4–8-битной квантизации требует порядка 40–80 ГБ видеопамяти плюс место под контекст параллельных пользователей, поэтому базовая конфигурация — сервер R7 ULTRA с H200 NVL или RX ULTRA из раздела GPU-серверы. Для десятков одновременных пользователей и моделей 70B+ без агрессивной квантизации — платформа LM TEK 4U8GPU10KW на 4–8 GPU.
OCR-конвейер и векторная база живут на том же узле; заложите NVMe-хранилище под индекс и исходные документы. Все данные остаются в контуре предприятия.
Как идёт проект
- 01
Данные и цель
Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.
- 02
Пилот на нашей конфигурации
Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.
- 03
Инфраструктура
Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.
- 04
Сопровождение
Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.
Что ещё автоматизируют в отрасли «Промышленность и производство»
Опишите задачу и данные.
Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.


