AI тестер оборудования

Агент поддерживает интеграцию с системами мониторинга Zabbix и PRTG через REST API на базе Python FastAPI. Для глубокого анализа логов оборудования используется архитектура RAG с векторной базой данных Qdrant, что позволяет сопоставлять данные протоколов SNMP и NetFlow с технической документацией. Использование моделей OpenAI GPT-4 позволяет автоматизировать поиск аномалий в работе коммутаторов и базовых станций, сокращая время диагностики инцидентов на 25–40 процентов.

Система автоматизирует подготовку отчетов о качестве связи и электромагнитной совместимости в соответствии с требованиями ГКРЧ и Роскомнадзора. Благодаря использованию моделей Anthropic Claude 3.5 Sonnet, агент анализирует входные данные телеметрии и сопоставляет их с актуальными нормативными актами, хранящимися в векторном индексе. Это обеспечивает точность формирования документации в диапазоне 95–98 процентов и минимизирует риски предписаний за счет постоянного мониторинга отклонений от заданных KPI.

Техническая реализация базируется на связке LangChain и векторного хранилища Weaviate, где индексируются спецификации оборудования и топологии сетей. Агент обрабатывает неструктурированные данные из PDF-отчетов и конфигурационных файлов, используя возможности Claude для интерпретации сложных схем. Это позволяет оптимизировать нагрузку на узлы связи на 15–30 процентов, предоставляя инженерам готовые рекомендации по перенастройке оборудования через интуитивно понятный интерфейс на основе современных UX-стандартов телеком-отрасли.