AI автоэксперт

Система использует технологию RAG для оперативного обращения к актуальным справочникам и техническим регламентам. В основе лежат модели OpenAI GPT-4o или Anthropic Claude 3.5 Sonnet, которые анализируют входные данные о повреждениях и сопоставляют их с нормативами заводов-изготовителей. Использование векторных баз данных Qdrant позволяет за доли секунды находить нужные артикулы и технологические карты, что ускоряет подготовку экспертного заключения на 30–50 процентов по сравнению с ручным поиском.

Интеграция реализуется через гибкий API на базе Python и FastAPI, что позволяет связать агента с отраслевыми CRM вроде Bitrix24 или специализированными учетными платформами. Обработка персональных данных соответствует требованиям 152-ФЗ, так как архитектура предусматривает десенситизацию информации перед отправкой в облачные модели. Все промежуточные вычисления и векторные эмбеддинги хранятся в защищенном контуре компании, обеспечивая высокий уровень конфиденциальности при работе с документами владельцев транспортных средств.

Агент анализирует визуальные данные и текстовые описания осмотров, снижая количество ошибок при первичной дефектовке на 15–25 процентов. Благодаря глубокому анализу контекста моделями Claude и GPT, система помогает стандартизировать отчеты разных экспертов, приводя их к единому качественному уровню. Основные метрики эффективности включают сокращение времени на формирование одного дела в 2–3 раза и повышение пропускной способности отдела экспертизы без расширения штата сотрудников.