Платформа для транскрибации и анализа встреч
- Backend
- Frontend
- Python
- LLM
Индустрия
Консалтинг
У вас есть задача?
Давайте обсудим?
О клиенте
Клиент — крупное аналитическое агентство с несколькими подразделениями, включая продажи, HR и управление проектами. Компания активно проводит встречи, в ходе которых обсуждаются стратегические решения, поэтому возникла потребность в удобном инструменте для автоматического анализа и структурирования информации.
О проекте
Для повышения эффективности работы и доступа к данным агентству требовалась платформа для сбора, хранения и обработки информации, которая позволяла бы автоматически транскрибировать встречи, извлекая ключевые моменты, создавать централизованную базу знаний, генерить рекомендации и оптимизировать процесс поиска нужных данных.
Описание задачи
Основной запрос клиента заключался в разработке платформы, которая автоматизирует обработку встреч, обеспечит удобный поиск информации и повысит прозрачность внутри компании.
В рамках проекта предстояло:
- Разработать инструмент для автоматической транскрибации встреч с поддержкой различных языков и диалектов.
- Создать векторную базу знаний, в которой будет храниться информация из всех встреч.
- Настроить персонализацию анализа данных для разных подразделений: HR, продаж, проектного менеджмента и других.
- Внедрить персонального ассистента для поиска информации в базе знаний.
Реализация
Для выполнения задач команда разработала платформу с учетом ключевых потребностей бизнеса:
- Анализ бизнес-требований – изучили процессы компании, проанализировали информационные системы и сформировали архитектуру решения.
- Разработка платформы транскрибации – внедрили поддержку различных языков и диалектов, чтобы охватить все отделы и международные филиалы.
- Создание базы знаний – разработали векторное хранилище, которое аккумулирует информацию из всех встреч и упрощает работу с историческими данными.Создание базы знаний – разработали векторное хранилище, которое аккумулирует информацию из всех встреч и упрощает работу с историческими данными.
- Персонализация аналитики – настроили алгоритмы для различных отделов, учитывая их специфику работы и ключевые метрики.
- Внедрение персонального ассистента – реализовали удобный инструмент для быстрого поиска информации в базе знаний, что сократило время сотрудников на поиск данных.
- Интеграция с инфраструктурой клиента – развернули платформу в закрытом контуре, обеспечив высокий уровень безопасности и контроля данных.
- Использование LLM – внедрили поддержку различных языковых моделей для адаптации под задачи бизнеса.
- Гибкая модульная архитектура – система легко масштабируется и дополняется новыми функциями по мере роста компании.
Результат
Переходите по ссылке, чтобы узнать больше.
