В статье рассматривается актуальная проблема недостаточной персонализации и адаптации универсальных AI-решений, таких как ChatGPT, к профессиональным задачам. В ответ на существующие ограничения предложена концепция и реализован прототип специализированного AI-ассистента для инженеров-геодезистов

Горовец, В. В.

Скакун, В. А.

Digital Library of Polotsk State University (Репозиторий Полоцкого государственного университета)

2025                                                                  ПУТЬ В НАУКУ. ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. СТРОИТЕЛЬСТВО   6 УДК 528.3:004.896  РАЗРАБОТКА СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО AI-АССИСТЕНТА ДЛЯ ИНЖЕНЕРОВ-ГЕОДЕЗИСТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ RAG-ПОДХОДА И ВЕКТОРНЫХ БАЗ ДАННЫХ  В.А. СКАКУН, В.В. ГОРОВЕЦ (Представлено: М.В. Волошина)  В статье рассматривается актуальная проблема недостаточной персонализации и адаптации универсальных AI-решений, таких как ChatGPT, к профессиональным задачам. В ответ на существующие ограничения предложена концепция и реализован прототип специализированного AI-ассистента для ин-женеров-геодезистов.  В последние годы искусственный интеллект все активнее внедряется в здравоохранение, образова-ние, промышленность и другие сферы. Такие инструменты, как ChatGPT, помогли компаниям оптимизи-ровать рабочие процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить общую эффективность. Это ускорило развитие целых отраслей, включая IT, кибербезопасность и маркетинг, где AI-инструменты ис-пользуются для автоматизации поддержки, создания контента и множества других задач. Однако с ростом интереса к ChatGPT компании начали сталкиваться с его ограничениями. Среди ключевых проблем – пе-регрузка сети в часы пиковых нагрузок, ограниченное количество бесплатных запросов и отсутствие уз-коспециализированных функций.  Одна из самых важных проблем – недостаточная персонализация контента. Ответы, генерируемые ChatGPT, часто ограничиваются общими фразами и не содержат специфики, необходимой для выполнения сложных задач. Кроме того, стиль текста может создавать ощущение «роботизированной» речи. Пользо-ватели замечают повторяющиеся синтаксические конструкции, кальки с английского языка и лексические шаблоны, которые характерны для модели, обученной преимущественно на англоязычных данных. Из этого можно сделать вывод, что для написания технической документации или обработки сложных дан-ных специализированные инструменты окажутся более точными и эффективными [1]. Вследствие чего возникает задача создания специализированного AI-ассистента, который будет выполнять свои функции в определенной области.  AI-ассистент – это система на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая взаимодействует с пользователем через голосовые или текстовые команды. Примером популярных виртуальных помощников являются Siri от Apple, Alexa от Amazon, Google Assistant от Google и Алиса от Yandex. Эти программы помогают пользователям управлять устройствами, искать информацию, планировать встречи, контроли-ровать умный дом и т.д. AI-ассистентов можно разделить на несколько основных групп: 1. Чат-боты – это помощники с искусственным интеллектом, которые взаимодействуют с пользо-вателями через интерфейсы чата. 2. Голосовые ассистенты на подобии Алисы или Ок Google отвечают на голосовой запрос.  3. Аватары с искусственным интеллектом – это графические или анимированные изображения помощников с искусственным интеллектом. Они обычно используются в приложениях и веб-сайтах для обеспечения интерактивного и визуально привлекательного взаимодействия. 4. Специализированные виртуальные помощники предназначены для оказания поддержки в кон-кретных отраслях или задачах. Например, виртуальный ассистент в сфере геодезии может помогать обра-батывать данные дистанционного зондирования Земли [2]. Существует множество платформ, позволяющих создавать и внедрять AI-агентов:  1) n8n – платформа no-code автоматизации, где можно собирать агентов с доступом к API, ИИ и логике принятия решений.  2) Make – визуальный конструктор сценариев. Позволяет связывать ИИ-модели, базы данных, чаты и CRM-системы в автоматические цепочки.  3) LangChain и CrewAI – для построения сложных логик на базе LLM. Подходят тем, кто работает с продвинутыми сценариями.  4) AutoGPT, Superagent, IBM Watsonx, Botpress – инструменты для создания более автономных ре-шений с возможностью обучения и масштабирования [3].  В статье предлагается создание AI-ассистента для инженеров-геодезистов. Цель AI-ассистента: по-могать инженерам-геодезистам в быстром поиске ответов на возникающие вопросы, с использованием действующих нормативных документов Республики Беларусь. Для поиска ответов AI-ассистент исполь-зует способ RAG. RAG (Retrieval Augmented Generation) (Генерация, дополненная поиском) – это способ работы с нейросетями, при котором генерация ответа LLM (большой языковой модели) осуществляется на основе данных, полученных в результате поиска в собственной базе данных (знаний). Для начала ра-боты был создан Telegram Bot «GeoNorm» с помощью сервиса BotFather. В качестве платформы для авто-матизации процессов был использован сервис n8n. Геодезия                                                                                                                                           Выпуск 59(129)   7 Для подключения базы знаний использовался сервис Pinecone, который является платформой век-торной базы данных, разработанной для поддержки приложений искусственного интеллекта (ИИ). Все сервисы были объединены на платформе n8n. На рисунке представлена схема работы разработанного нами прототипа AI-ассистента для инженера-геодезиста (рисунок 1).    Рисунок 1. – Схема работы AI-ассистента  Схема работает по следующему принципу. В телеграмм бот поступает сообщение от пользователя с вопросом, в сервисе n8n срабатывает триггер, и текст сообщения попадает в ноду AI Agent в которой текст проверяется на соответствие требованиям (для AI Agent написан промт в котором указана роль ас-систента, т.е. данный ассистент является помощником для инженера-геодезиста и отвечает на вопросы связанные с геодезией, топографией, инженерными изысканиями, расписаны правила и требования к от-ветам на вопросы, запрещен ответ на вопросы не связанные с геодезией, расписаны действия если вопрос на ответ не будет найден в базе данных). Далее нода AI Agent обращается к векторной базе данных, которая содержит информацию, на ос-нове которой AI-ассистент будет отвечать на вопросы. Для создания базы данных (базы знаний) был создан дополнительный проект в сервисе n8n. Его суть заключается в том, чтобы любые файлы преобразовывать в векторные данные и загружать в вектор-ную базу данных Pinecone. Нами был загружен нормативный документ Республики Беларусь СН 1.02.01-2019 Инженерные изыскания для строительства [4] в специальную ноду, которая с помощью модели нейросети Google Gemini преобразовывает текст в векторы и загружает в виде таблицы на сервис Pinecone. Это делается по причине того, что нейросети не умеют читать наши тексты в общечеловеческом представлении. Например, отправляя запрос в любую из нейросетей, происходит следующее: 1. Нейросеть принимает текст; 2. Трансформирует этот текст в векторы (эмбеддинги); 3. Использует эти эмбеддинги для генерации ответа на основе обученных параметров модели; 4. Делает вычисления; 5. Получает ответ в виде эмбеддинга; 6. Трансформирует эмбеддинг в человеческий текст (Natural Language); 7. Отправляет нам человеческий текст. 2025                                                                  ПУТЬ В НАУКУ. ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. СТРОИТЕЛЬСТВО   8 Если коротко, то векторная база данных – это представление текстовых или байтовых данных в числовом формате, точнее – в виде векторов. Для примера, слово «привет» в векторном представлении будет иметь следующий вид [-0.012, 0.124, -0.056, 0.203, ..., 0.078] [5]. К примеру, при обычном поиске информации в тексте, будет происходить поиск точных совпадений слов, т.е. запрос «автомобиль» не найдет «машина». При поиске по эмбеддингам осуществляется сопоставление слов по смыслу: «автомо-биль», «машина», «транспорт» будут рядом в числах, и база их свяжет. Загруженный PDF-файл с нормативным документом, в котором содержалось 112 страниц занял в базе данных 684 строки, в каждой из которой по 700 символов. На следующем этапе AI Agent обращается к векторной базе данных, в которой модель нейросети Google Gemini ищет эмбеддинги и затем передает эти данные другой модели, которая уже оформляет ответ. После этого текст с ответом отправляется пользователю в чат Telegram Bot «GeoNorm».  Был проведен эксперимент, в рамках которого был задан один и тот же вопрос ChatGPT и создан-ному нами AI-ассистенту «GeoNorm», работающему на базе Telegram (рисунок 2). Результаты подтвер-дили нашу гипотезу: ChatGPT предоставил общий, неконкретный ответ, который не всегда соответствовал действительности, тогда как наш AI-ассистент дал точный и корректный ответ в соответствии с норматив-ным документом. Это стало возможным благодаря его обучению на специализированных данных по гео-дезии и использованию собственной базы знаний для генерации ответов.   Рисунок 2. – Пример ответа ChatGPT (сверху) и ответа AI-ассистента «GeoNorm» в Telegram боте (снизу) Геодезия                                                                                                                                           Выпуск 59(129)   9 Преимущества использования AI-ассистентов: 1. Экономия времени и ресурсов; 2. Повышение продуктивности и уменьшение ошибок;  3. Индивидуализация и адаптация; 4. Доступность 24/7.  В результате проделанной работы был реализован прототип специализированного AI-ассистента «GeoNorm», ориентированного на нужды инженеров-геодезистов. Использование RAG-подхода и вектор-ной базы данных позволило обеспечить релевантные и точные ответы на основе локального нормативного документа. Такая система демонстрирует высокую эффективность в профессиональной среде, снижает за-траты времени на поиск информации и повышает точность принимаемых решений. Разработка подтвер-ждает целесообразность создания узкоспециализированных AI-решений, адаптированных к конкретной отрасли, и открывает перспективы масштабирования в смежные инженерные направления.  ЛИТЕРАТУРА  1. Вокруг да около ChatGPT: AI-ассистенты, о которых вы могли не слышать [Электронный ресурс]. – URL: https://habr.com/ru/companies/documenterra/articles/877304/ (дата обращения: 19.09.2025). 2. Как создать своего ИИ Ассистента [Электронный ресурс]. – URL: https://vc.ru/marketing/1411401-kak-sozdat-svoego-ii-assistenta (дата обращения: 22.09.2025). 3. AI-агенты. Где создавать и отличия от AI-ассистентов. [Электронный ресурс]. – URL: https://vc.ru/ai/2032193-ai-agenty-i-otlichiya-ot-ai-assistentov (дата обращения: 29.09.2025). 4. СН 1.02.01-2019 Инженерные изыскания для строительства. 5. Личный ИИ-ассистент на ваших данных. Часть 1: Векторная база ChromaDB + DeepSeek | GPT [Электронный ре-сурс]. – URL: https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/897830/ (дата обращения: 30.09.2025).   

Разработка специализированного AI-ассистента для инженеров-геодезистов с использованием RAG-подхода и векторных баз данных

https://elib.psu.by/bitstream/123456789/48512/1/6-9.pdf

Разработка специализированного AI-ассистента для инженеров-геодезистов с использованием RAG-подхода и векторных баз данных

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Digital Library of Polotsk State University (Репозиторий Полоцкого государственного университета)