Flexberry Intelligent Virtual Agent —
Интеллектуальный виртуальный Агент
Получайте быстрые ответы на любые вопросы о вашем проекте — просто спросите Агента
Получайте быстрые ответы на любые вопросы о вашем проекте — просто спросите Агента
В современных IT-проектах знания распределены между множеством источников: документацией, техническими заданиями, задачами, кодом, файлами, обсуждениями и историей изменений.
Поиск нужной информации может занимать большое количество времени, усложняется адаптация новых сотрудников, затрудняется понимание связей между требованиями и реализацией, что в конечном счете приводит к потере контекста при принятии решений.
Flexberry Intelligent Virtual Agent — интеллектуальный ИИ-ассистент, который объединяет разрозненные данные проекта в единую контекстную базу знаний.
Агент обрабатывает запросы на естественном языке, находит подходящие фрагменты в подключённых источниках и возвращает краткий ответ с точными ссылками на первоисточники.
Мы уже реализовывали ИИ-решения для анализа кода, оценки трудоёмкости задач и работы с корпоративными данными. Мы хорошо понимаем сложности команд разработки и аналитиков, а не рассматриваем задачу абстрактно.
Мы разрабатываем не экспериментальные прототипы, а решения, интегрируемые в существующие рабочие процессы: GitLab, корпоративные хранилища, документацию и трекеры задач. Наши решения уже используются в различных прикладных проектах.
Продукт создаётся для решения собственных задач команды, поэтому мы максимально заинтересованы в его качестве, масштабируемости и коммерческом успехе.
Продукт проходит пилотное внедрение в трёх компаниях, включая нашу собственную.
Использование MVP в реальных проектах и сбор обратной связи.
Улучшение продукта по результатам пилотирования.
Запуск продаж и масштабирование решения.
В основе решения используется подход RAG (Retrieval-Augmented Generation), который позволяет объединять результаты поиска по базе знаний проекта с возможностями генеративных языковых моделей.
Реализована интеграция с основными источниками проектных данных:
Серверная часть разработана на .NET (C#), клиентская логика — на JavaScript.
Для интеграции с большими языковыми моделями используется протокол OpenAI API.
В рамках пилотирования и тестирования применяются различные LLM, включая Qwen3-Coder (для ИТ-специфичных проектов), DeepSeek и GigaChat.
Используйте естественный язык, чтобы быстро находить и понимать нужную информацию во всей базе проекта: ТЗ, документация, задачи, код, обсуждения и файлы.
Получайте краткие и ясные объяснения связей между требованиями, задачами и реализацией в коде. Идеально для онбординга и ускорения решений.
Каждый ответ сопровождается точными ссылками и фрагментами из оригинальных документов/репозиториев — проверяйте факты в один клик.
Задавайте любые вопросы о проекте: кто и когда менял файл, где лежит нужный модуль, в каких местах используется функция, как менялось требование. Flexberry IVA находит ответ в подключенных источниках и возвращает краткую сводку с точными ссылками на первоисточники. Работает как отдельный чат.
«Объясни зависимость pricing service и покажи места в коде»
«Как найти документ Х?»
«Где внести изменения по задаче Х?»
«Объясни задачу Х и сделай краткую сводку по теме Х»
Ускорьте время поиска информации и сэкономьте драгоценное время до решения.
Новая Платформа, 2025г.