Вход на сайт

Просмотр новости

Найдите то, что Вас интересует

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

Дата публикации: 06-08-2026 04:00:00

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.

Основное содержимое страницы с новостью.

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.

830aa4875ba77b5ecaf349cb5708fb43.png

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.

de7c12cb2a9285158fba67453029b6d6.png 

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).

 51ea38d79e4fe342b43639ccb4d3e852.png

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.

 312ab70403775e492e02ecfd0bf116c8.png

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.

 881c1ddbdb4cf829f2635a7904343990.png

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

Схожие новости

#Наименование новостиТональностьИнформативностьДата публикации
1ГК NOVAROLL построила ИТ-поддержку с помощью 1С:ITILIUM022.2313-08-2026
2«1С-Рарус» помог «АСК-Контракт» усовершенствовать учет импортных поставок и автосервиса5717-07-2026
3«1С-Рарус» помог «АСК-Контракт» усовершенствовать учет импортных поставок и автосервиса5617-07-2026
4«1С-Рарус» внедрила ERP-систему для производства высокотехнологичной электроники в компании «Континент»0526-06-2026
5«1С-Рарус» на 15% ускорила обработку заказов в группе компаний «Римера»7720-07-2026
6«1С-Рарус» на 15% ускорила обработку заказов в группе компаний «Римера»5720-07-2026
7«Яндекс.Крауд» выстроил единые процессы управления поддержкой на базе «АРГУС WFM CC» и повысил эффективность использования персонала более чем на 30%7806-07-2026
8«1С-Рарус» на 20% ускорил подготовку отчетности и расчет себестоимости в «Криогаз»013.6105-08-2026
9«1С-Рарус» на 20% ускорил подготовку отчетности и расчет себестоимости в «Криогаз»013.6105-08-2026
10 Рег.ру адаптировал облако для запуска приложений на базе 1С 7824-04-2025

Классификация: Партнеры. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 18.75. Источник: feeds.feedburner.com.