AI оценщик спорта

Интеллектуальный помощник использует технологию RAG для сопоставления параметров объекта с актуальной базой ГОСТ, СНиП и приказов Минспорта. Система на базе моделей OpenAI GPT-4 или Anthropic Claude сканирует технические паспорта и проектную документацию, выявляя отклонения в размерах зон безопасности или освещенности. Благодаря интеграции с векторной базой данных Qdrant, поиск нужной нормы среди тысяч страниц регламентов занимает 3–5 секунд, что повышает точность первичного аудита на 30–40 процентов.

Агент обрабатывает широкий спектр входных данных через API на базе Python и FastAPI. Сюда входят сканы актов технического обследования в PDF, проектно-сметная документация в форматах DWG или Excel, а также фотоматериалы с осмотров. Модели компьютерного зрения в связке с Claude 3.5 Sonnet позволяют распознавать дефекты покрытий или износ оборудования. Все извлеченные данные структурируются и сохраняются в корпоративную базу знаний, сокращая время на подготовку итогового отчета об оценке в 2–3 раза.

Техническая архитектура решения позволяет бесшовно встроить агента в существующий IT-контур компании через REST API. Поддерживается синхронизация с отраслевыми ERP-системами и популярными CRM для автоматической передачи результатов оценки. Использование векторного поиска Weaviate гарантирует, что агент будет учитывать историю предыдущих обследований конкретного объекта из вашей базы. Это позволяет отслеживать динамику износа основных средств в реальном времени и прогнозировать затраты на реновацию с точностью до 85–90 процентов.