AI-генератор технических спецификаций на базе GPT

Несколькими слоями. Вход структурирует NLP-пайплайн, поэтому модель получает не «сырой» текст, а подготовленные данные. Генерация идёт по цепочке промптов внутри жёсткого шаблона — модели негде «фантазировать» о структуре. После генерации автоматические проверки сверяют результат с входными требованиями и отправляют слабые фрагменты на повторную генерацию. Финальное утверждение всегда за человеком: система готовит черновик, а не подписывает документ.

Да, это заложено в архитектуру. Структура и требования к каждому типу документа описываются шаблоном: обязательные разделы, их порядок, глубина детализации, терминология. Мы строили шаблоны на основе реальных документов заказчика, поэтому результат генерации соответствует принятому в компании формату. Дообучение весов модели при этом не требуется — настройка идёт через шаблоны и промпты, что быстрее и дешевле.

Мы разделяем данные по чувствительности. NLP-предобработка выполняется на стороне системы — во внешний API уходит только та часть контекста, которая нужна для генерации конкретного раздела. Соединение защищено, ключи и доступы изолированы, а по условиям API запросы не используются провайдером для обучения моделей. Для особо чувствительных сценариев архитектура допускает замену внешней модели на локально развёрнутую.

Пайплайн на Python готовит вход для модели: нормализует текст, выделяет сущности и параметры, определяет тип документа. Без этого слоя GPT пришлось бы самостоятельно «угадывать» контекст из свободного описания — главный источник нестабильных результатов. Классические NLP-методы детерминированы и дёшевы, поэтому вся предсказуемая работа выполняется до обращения к модели, а GPT решает только генеративную часть задачи.

Через REST API: внешняя система передаёт описание задачи и тип документа, в ответ получает готовый структурированный черновик. Так генерацию можно вызвать из таск-трекера, внутреннего портала или собственного приложения заказчика — сотрудники работают в привычной среде. Версионированный API-контракт позволяет развивать внутренности системы, не ломая уже подключённые интеграции.

Система генерирует технические спецификации и сопроводительную документацию — те типы, для которых описаны шаблоны. Добавление нового типа не требует переделки ядра: описывается шаблон структуры, калибруются промпты для его разделов, настраиваются проверки качества. Пайплайн обработки входных данных и оркестрация GPT переиспользуются без изменений — следствие модульной архитектуры, заложенной с первых недель проекта.

Обёртку над GPT можно собрать за неделю — но это будет «лотерея», а не инструмент. Основное время ушло на то, что отличает прототип от продукта: анализ реальных документов и построение шаблонов, NLP-пайплайн предобработки, калибровку цепочек промптов, слой автоматических проверок, REST API и опытную эксплуатацию с доработками по обратной связи специалистов заказчика.