Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление документами в строительстве жилых зданий

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Сложность управления большим объемом документации: В строительстве жилых зданий требуется обработка и хранение огромного количества документов, включая проектные чертежи, сметы, договоры, акты выполненных работ и другие.
  2. Ошибки в документации: Человеческий фактор может привести к ошибкам в заполнении и оформлении документов, что может вызвать задержки и дополнительные расходы.
  3. Неэффективное взаимодействие между участниками проекта: Отсутствие централизованной системы для управления документами может привести к потере времени на поиск и согласование документов.
  4. Соблюдение нормативных требований: Необходимость соответствия документации нормативным актам и стандартам.

Типы бизнеса​

  • Строительные компании, занимающиеся возведением жилых зданий.
  • Проектные организации.
  • Управляющие компании, занимающиеся эксплуатацией жилых зданий.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация обработки документов: Автоматическое извлечение данных из документов, их классификация и хранение.
  2. Контроль качества документов: Проверка документов на соответствие стандартам и выявление ошибок.
  3. Централизованное управление документами: Создание единой базы данных для всех участников проекта.
  4. Интеграция с другими системами: Возможность интеграции с CRM, ERP и другими системами, используемыми в компании.
  5. Генерация отчетов: Автоматическое формирование отчетов на основе данных из документов.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в отдельные процессы компании.
  • Мультиагентное использование: Возможность использования нескольких агентов для управления различными аспектами документации.

Типы моделей ИИ​

  1. Машинное обучение: Для классификации и анализа документов.
  2. Обработка естественного языка (NLP): Для извлечения и интерпретации текстовой информации из документов.
  3. Компьютерное зрение: Для анализа графических данных, таких как чертежи и схемы.
  4. Генеративные модели: Для автоматического создания документов и отчетов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Загрузка документов в систему через API или интерфейс пользователя.
  2. Анализ: Автоматическая обработка и анализ документов с использованием ИИ.
  3. Генерация решений: Формирование рекомендаций и отчетов на основе анализа данных.
  4. Хранение и доступ: Организация хранения документов и обеспечение доступа для всех участников проекта.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [Загрузка документов] -> [ИИ-агент] -> [Анализ и обработка] -> [Хранение и доступ] -> [Пользователь]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов управления документами.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы компании.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

Для интеграции агента в бизнес-процессы используйте OpenAPI нашей платформы. Пример запроса на загрузку документа:

POST /api/v1/documents/upload
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <your_token>

{
  "file": "base64_encoded_file",
  "metadata": {
    "project_id": "12345",
    "document_type": "contract"
  }
}

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

POST /api/v1/forecast
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <your_token>

{
  "project_id": "12345",
  "forecast_type": "cost"
}

Ответ:

{
  "forecast": {
    "total_cost": 1000000,
    "materials_cost": 500000,
    "labor_cost": 300000,
    "other_costs": 200000
  }
}

Управление данными​

Запрос:

GET /api/v1/documents?project_id=12345
Authorization: Bearer <your_token>

Ответ:

{
  "documents": [
    {
      "id": "67890",
      "type": "contract",
      "upload_date": "2023-10-01",
      "status": "approved"
    },
    {
      "id": "67891",
      "type": "blueprint",
      "upload_date": "2023-10-02",
      "status": "pending"
    }
  ]
}

Анализ данных​

Запрос:

POST /api/v1/analyze
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <your_token>

{
  "document_id": "67890"
}

Ответ:

{
  "analysis": {
    "errors": [],
    "warnings": ["Missing signature on page 3"],
    "recommendations": ["Add signature on page 3"]
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

POST /api/v1/interactions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <your_token>

{
  "project_id": "12345",
  "message": "Please review the contract",
  "recipients": ["user1@example.com", "user2@example.com"]
}

Ответ:

{
  "status": "sent",
  "message_id": "98765"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. Загрузка документов: POST /api/v1/documents/upload
  2. Получение списка документов: GET /api/v1/documents
  3. Анализ документа: POST /api/v1/analyze
  4. Прогнозирование: POST /api/v1/forecast
  5. Управление взаимодействиями: POST /api/v1/interactions

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация обработки договоров​

Компания загружает договоры через API, агент автоматически проверяет их на соответствие стандартам и выявляет ошибки. Это позволяет сократить время на проверку и избежать штрафов.

Кейс 2: Централизованное управление чертежами​

Все чертежи проекта хранятся в единой базе данных, что позволяет быстро находить нужные документы и согласовывать их с другими участниками проекта.

Кейс 3: Генерация отчетов​

Агент автоматически формирует отчеты о затратах на материалы и трудозатраты, что помогает компании лучше контролировать бюджет.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты