ИИ-агент и ИИ-ассистент в этом решении позволяют сотрудникам получать ответы из корпоративной базы данных через привычные интерфейсы. Вместо ручного поиска по таблицам или запросов к коллегам достаточно задать вопрос в чате. Мы подключаем модель к вашим данным через MCP-сервер, чтобы Claude, ChatGPT или Grok работали с реальной информацией без лишних настроек.
Что умеет
- Отвечает на вопросы по данным из корпоративной БД на естественном языке.
- Формирует отчёты и выборки по запросу без знания SQL.
- Проверяет актуальность информации перед ответом.
- Ограничивает доступ к данным в зависимости от роли сотрудника.
- Сохраняет историю диалогов для последующего анализа.
- Передаёт сложные запросы на уточнение или на проверку менеджеру.
Как это работает с корпоративной БД
MCP-сервер выступает прослойкой между моделью и базой. Он принимает запрос от ИИ-агента, выполняет безопасный доступ к таблицам и возвращает только разрешённые данные. Подключение происходит без хранения учётных данных в коде или на стороне модели. При этом поддерживаются разные СУБД и 1С через существующие API. Если нужно, добавляем фильтры по подразделениям и уровням доступа прямо на уровне сервера.
Что подключаем
- Корпоративные базы данных и 1С через безопасные коннекторы.
- Telegram, корпоративный чат или веб-интерфейс для взаимодействия.
- Системы разграничения прав пользователей.
- Российские и зарубежные LLM: GigaChat Pro, YandexGPT, T-lite и аналоги для сравнения.
- Логирование запросов и ответов для аудита.
Кому подходит
Решение используют компании, где сотрудники регулярно обращаются к внутренним данным: отделы продаж, аналитики, служба поддержки, финансы. Подходит, когда нужно быстро проверить остатки, статусы заказов или условия договоров без постоянного обращения в IT. Эффективно в B2B и IT-компаниях с несколькими командами, где данные хранятся в единой базе, но доступ к ним пока остаётся неудобным.
Частые вопросы
Как обеспечить безопасность данных при подключении модели?
MCP-сервер не хранит пароли и не передаёт их модели. Доступ ограничивается на уровне запросов и ролей, а все обращения логируются.
Можно ли использовать несколько моделей одновременно?
Да, мы настраиваем команду ИИ-агентов, где разные модели работают с одними данными и выбираются под конкретный тип запроса.
Что делать, если модель даёт неточный ответ?
В сценарий добавляем проверку на реальных данных и возможность запросить уточнение или передать вопрос специалисту.
Как быстро запустить новых ИИ-агентов на существующих данных?
Сначала тестируем подключение и сценарии на ваших данных, затем разворачиваем доступ через выбранный канал.
