RAG-система для техподдержки EuroAuto сэкономила 15% рабочего времени инженеров

Заказчик

EuroAuto — крупная сеть автотехцентров и магазинов автозапчастей, насчитывающая больше 100 предприятий по всей России.

Задача

Сократить нагрузку на техподдержку и IT-инженеров за счет автоматизации поиска ответов в Confluence и Jira. Главное условие — развертывание 100% On-Premise без передачи корпоративных данных в облако.

В компании с развитой IT-инфраструктурой поддержка пользователей и консультация по регламентам требуют колоссального объема коммуникаций. Специалисты первой линии поддержки EuroAuto ежедневно обрабатывали сотни технических вопросов, решения на которые были рассредоточены по статьям в Confluence и тикетам в Jira.

С какими сложностями сталкивался заказчик:

• Потеря времени. Поиск ответа на нетиповой запрос мог занимать у оператора до 2-х часов.

• Отвлечение дорогостоящих кадров. Сложные инциденты эскалировались до разработчиков и техлидов — около 15% их рабочего времени уходило на консультирование коллег в чатах.

• Риск ошибок. Ручной поиск среди множества инструкций повышал вероятность человеческого фактора.

Для решения этих задач требовалось внедрение ИИ в бизнес — создание локального умного помощника, способного мгновенно находить проверенную информацию.

Решение: локальный ассистент на базе RAG

Команда Siberian.pro спроектировала и запустила корпоративную RAG-систему (Retrieval-Augmented Generation) на базе открытой языковой модели. Такой подход позволил интегрировать ИИ в бизнесе без нарушения строгих требований информационной безопасности.

1. Соблюдение 100% On-Premise

Использование внешних API (OpenAI и аналогов) было категорически исключено из-за рисков утечки конфиденциальных данных. Мы провели бенчмаркинг Open-Source LLM и развернули оптимальную локальную модель на собственных мощностях EuroAuto.

2. Интеграция с внутренними системами

Настроили автоматический сбор и векторную индексацию данных из Confluence и Jira. ИИ-ассистент в режиме реального времени формирует базу знаний, разделяя тексты на смысловые фрагменты (эмбеддинги).

3. Точные ответы без «галлюцинаций»

Алгоритм работает строго по регламентам: при получении запроса система сначала находит релевантные факты в документах компании, а затем формирует короткий, структурированный ответ с обязательным указанием прямой ссылки на первоисточник.

4. Разграничение прав доступа (RBAC) и масштабируемость

• Безопасность данных. Мы реализовали ролевую модель доступа. Ассистент выдает информацию только из тех пространств Confluence и Jira, к которым у конкретного сотрудника или отдела есть официальные права.

• Мультиагентная архитектура. Архитектура решения заложена с расчетом на масштабирование. Систему можно легко расширять под задачи других отделов (HR, продажи, юристы) путем подключения специализированных субагентов.

Реализация и этапы

1. Исследование и выбор модели: Оценка открытых языковых моделей на способность работать с техническим русским языком.

2. Проектирование RAG-архитектуры: Построение безопасных коннекторов к Jira и Confluence, сборка индексатора.

3. Быстрый запуск и калибровка: Благодаря готовой базе наработок Siberian.pro пилотная версия была запущена всего за 2 недели, что позволило оперативно собрать обратную связь от инженеров и скорректировать промпты.

Наш подход доказал, что грамотное внедрение ИИ-агентов не требует многомесячной разработки, если правильным образом использовать готовые RAG-паттерны.

Что изменил ИИ в бизнес-процессах EuroAuto

Рабочий процесс инженера первой линии сократился до пары кликов:

1. Оператор вводит вопрос в свободной форме (например: «Как исправить ошибку выгрузки базы в модуле X?»).

2. Ассистент за доли секунды сканирует регламенты и выдает пошаговую инструкцию со ссылкой на соответствующую статью в Confluence.

3. Вопрос закрывается без эскалации на специалистов 2-й линии.

Кроме того, ИИ-ассистент ускоряет онбординг и кадровую адаптацию. Все внутренние правила, инструкции и регламенты компании сведены в единый доступный интерфейс. Новые сотрудники быстрее вливаются в работу и самостоятельно находят ответы на организационные и кадровые вопросы (например, по правилам оформления отпусков, больничных или получению доступов), не отвлекая HR и наставников.

Результаты

• 2 недели — срок от начала работ до запуска действующего пилота в закрытом контуре.

• Освобождено до 15% времени ведущих разработчиков и экспертов, которые раньше отвлекались на рутинные консультации.

• Сокращение времени поиска. Ответ на запрос формируется за несколько секунд вместо 1–2 часов коммуникаций.

• 100% конфиденциальность. Корпоративные данные не покидают периметр компании.

Практика показала, что современные ИИ-агенты для бизнеса позволяют масштабировать поддержку без расширения штата и минимизируют влияние человеческого фактора.

Перейти на сайт