Розробка програмного забезпечення для автоматизації бізнес процесів

Abstract

UA : Обсяг нормативної бази з пожежної безпеки зростає, а ручний пошук вимог забирає чимало часу — звідси й потреба в автоматизації. Втім, напряму прикласти великі мовні моделі до юридично значущих текстів заважають їхні галюцинації, застарілість знань і нездатність до перевірюваного цитування. Актуальність роботи саме в тому, щоб дослідити й практично реалізувати підхід, який ці обмеження знімає. Мета роботи — створити інтелектуальний чат-бот на основі технології RAG для достовірного пошуку та опрацювання нормативних документів з інтеграцією в CRM-систему. Для цього проаналізовано архітектури великих мовних моделей і підхід RAG, досліджено особливості нормативних документів як корпусу, виконано порівняльний аналіз і вибір інструментів, спроєктовано та реалізовано RAG-пайплайн із цитуванням джерел, діалогового агента й інтеграцію з CRM-системою, а також проведено оцінювання якості відповідей. Систему побудовано на власному RAG-пайплайні (PyMuPDF, sentence-transformers, FAISS, Claude API) з обов'язковим цитуванням пунктів документів, діалоговим агентом на виклику інструментів і CRM-інтеграцією через Telegram-бот та вебінтерфейс.EN : The growing volume of regulatory documentation in the field of fire safety, combined with the labor-intensive nature of manual requirements search, necessitates automation. At the same time, the direct application of large language models (LLMs) to legally significant texts is constrained by their susceptibility to hallucinations, knowledge staleness, and the inability to provide verifiable citation. The relevance of the work lies in the investigation and practical implementation of an approach that eliminates these limitations. The objective of the thesis is the development of an intelligent chatbot based on RAG technology for reliable search and processing of normative documents with integration into a CRM system. To achieve this objective, the architectures of large language models and the RAG approach are analyzed; the characteristics of normative documents as a corpus are examined; a comparative analysis and selection of tools are performed; a RAG pipeline with source citation, a conversational agent, and CRM system integration are designed and implemented; and response quality evaluation is conducted. The thesis formulates requirements for the RAG pipeline derived from the properties of the normative corpus, including hierarchical structure, cross-references, document versioning, and legal precision. A system is implemented on the basis of a custom RAG pipeline (PyMuPDF, sentence-transformers, FAISS, Claude API) with mandatory citation of document clauses, a tool-calling conversational agent, and CRM integration via a Telegram bot and a web interface.