Заказчик: 

Космос — сеть отелей по РФ

https://cosmosgroup.ru/

Запрос:

Нормализация названий задач для отчета

Клиент ежемесячно выгружает перечень задач сотрудников из программы helpdesk в виде excel таблицы для отчета. Объем таблицы каждый месяц разный, в среднем это 4000 строк и 10 столбцов. 

Далее такую таблицу необходимо нормализовать по определенным правилам. Например, в итоговых названиях задач не должно быть ФИО, названий контрагентов, названий отелей, служебных пометок. 

Еще часть задач должна быть с пометкой на удаление, если они содержат "отпуск", "командировка", "собеседование".

Ручная обработка такой таблицы занимает неделю работы специалиста и клиент обратился к нам с запросом автоматизировать этот процесс с помощью искусственного интеллекта.

Как реализовывалось решение с помощью агрегатора нейросетей VisGPT

Нами было предложено создание ИИ-агента на базе Gemini Flash 2.5. Эта нейросеть имеет контекстное окно в 1 млн токенов, что позволяет работать с большими объемами данных и быстро обрабатывать информацию.

Для AI-агента были заданы определенные инструкции и порядок действий, по которым он должен выполнять задачу. Конструктор ИИ-агентов в сервисе VisGPT позволяет создавать AI бизнес-процессы для каждого этапа работы со своими инструкциями и нейросетями. 

Нормализация таблицы происходит за 4 шага:

ШАГ 1: Подготовка таблицы

В загруженную исходную таблицу нейросеть добавляет два новых столбца — “нормализованное название” и “признак удаления”.

ШАГ 2: Нормализация формулировки задачи

Нейросеть переписывает исходные названия задач в едином виде по заданным правилам. Убирает ФИО и названия, убирает служебные отметки, меняет формулировки, например «не работает», «ошибка» → анализ ошибок,

«не проводится» → анализ алгоритма проведения. Новые названия добавляются в соответствующий столбец новой таблицы.

ШАГ 3: Простановка признака удаления

Если в исходном тексте колонки "Задача" встречается слово "отпуск",  "командировка", "собеседование", нейросеть добавляет значение “удалить” в новый столбец.

ФИНАЛЬНЫЙ ШАГ 4: Вывод результата

После обработки всей таблицы, ИИ-агент генерирует итоговую новую таблицу с дополнительными столбцами и правильными формулировками.

Какие сложности возникли и как были решены

Даже с контекстным окном в миллион токенов, обработать такую большую таблицу у нейросети нет возможности. Когда количество сообщений превышает лимит контекстного окна, самые ранние сообщения начинают "забываться" моделью. ИИ-агент распознает только часть таблицы и обрабатывает неполные данные.

Контекстное окно — это объем информации, который нейросеть может проанализировать за один запрос. Измеряется в токенах – это базовые единицы обработки текста для нейросетей, представляющие части слов, целые слова или знаки пунктуации. В русском языке один токен соответствует примерно 0,7-0,8 слова (или ~4-6 символам). Так, текст из 1000 слов может содержать около 1300-1400 токенов

Опытным путем мы определили оптимальный объем таблицы, который нейросеть “видит” полностью. Исходную таблицу необходимо разделить на несколько частей по 750 строк и оставить 2 столбца, по которым нужно провести нормализацию. После обработки каждой части нейросетью, их можно объединить в единую новую таблицу вручную и предоставить для отчета.

Результат внедрения ИИ в процесс подготовки отчета

Нейросеть не заменила специалиста. Сейчас работа человека по-прежнему нужна, но она заключается в подготовке данных для нейросети, управлении процессами ИИ-агента и проверкой полученного результата. 

Ранее ручная обработка такой таблицы требовала недели работы специалиста. Теперь весь процесс занимает один рабочий день.