В системе Timetta применяются современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации рутинных задач, анализа данных и предоставления интеллектуальной помощи пользователям. Данный обзор описывает ключевые направления интеграции ИИ в платформу.
AI-ассистент Timetta — это встроенный инструмент, предназначенный для оперативного решения вопросов пользователей. Он выполняет функции не только технической поддержки, но и бизнес-консультанта, помогая максимально эффективно использовать возможности системы.
Ключевые задачи AI-ассистента:
Составление пошаговых инструкций. Пользователь может в свободной текстовой форме задать вопрос о работе в системе, и ассистент сгенерирует чёткое руководство к действию за считанные секунды.
Оперативные ответы на вопросы. Ассистент предоставляет разъяснения о принципах работы конкретных функций Timetta.
Решение проблем. Пользователь может описать возникшую проблему или задачу, и чат-бот предложит варианты её решения на основе знаний о системе.
Скоро!Анализ данных и прогнозирование. На основе данных пользователя ассистент может предоставить аналитическую справку: например, показать количество запланированных часов на проект, определить доступных сотрудников из ресурсного пула или оценить близость проектов к завершению.
Скоро!Поддержка интеграций. Ассистент помогает в формировании API-запросов: находит системные названия сущностей и полей, а также автоматически генерирует запрос с необходимыми параметрами.
Технологическая основа:
Для обеспечения точности и актуальности ответов AI-ассистент построен на комбинации передовых технологий:
RAG-архитектура (Retrieval-Augmented Generation). Эта архитектура гарантирует, что все ответы системы строятся исключительно на актуальных данных из базы знаний и документации Timetta, что минимизирует риск предоставления устаревшей или недостоверной информации.
Языковые модели. Используются современные отечественные и Open Source модели, включая Llama и Qwen, а также YandexGPT 5, что обеспечивает точное понимание запросов пользователя и формирование естественных, развёрнутых ответов.
Векторная база данных (Vector DB). Позволяет находить семантические связи в документации, даже если в запросе пользователя используются не точные термины, а их синонимы или описательные формулировки.
В модуле Timetta Clients интегрирована функция интеллектуальной генерации текста, которая упрощает коммуникацию с клиентами.
Принцип работы:
Вместо использования статического шаблона пользователь может написать текстовый запрос (промпт) к большой языковой модели (LLM).
На основе этого запроса система автоматически генерирует тему и текст электронного письма.
Для персонализации сгенерированного контента в промптах можно использовать шаблоны Scriban для подстановки контекстной информации, такой как имя контакта, описание компании или история предыдущих взаимодействий.
Назначение:
Эта функция позволяет экономить время на рутинном составлении типовых писем, обеспечивая при этом релевантность и индивидуальный подход в каждой рассылке.