ИИ-конвейер для обращений: от PDF до готового ответа

Каждый день операторы ЭДО получают десятки обращений. Пока человек вручную ищет email в PDF, открывает СУДИР и заново придумывает формулировки для типового ответа, время уходит. Мы собрали интеллектуальный конвейер, который делает рутину сам: читает документ, находит данные, анализирует логи и предлагает готовый проект ответа.

Проблема, которую мы решаем

Операторы сталкиваются с тремя вызовами:

• Ручной разбор PDF и поиск данных об отправителе в смежных системах отнимают часы

• Ответы на типовые, но по-разному сформулированные запросы приходится постоянно «изобретать» заново

• Из-за человеческого фактора растёт риск ошибок и несогласованности

Цель системы — сократить время обработки стандартных обращений граждан, стандартизировать подготовку ответов 
и освободить оператора для сложных случаев.

Как это работает?

1. Оператор загружает PDF через drag-and-drop.

2. Система извлекает текст, email, дату и ФИО заявителя

3. Запрашивает данные в логах: на основе идентификатора получает логи действий пользователя

4. LLM анализирует логи и выявляет флаги: удовлетворяет ли ситуация конкретному правилу

5. Параллельно LLM а нализирует текст обращения и добавляет смысловые флаги

6. Модуль правил комбинирует флаги и отбирает итоговый набор смысловых блоков:

   Стартовые → Информационные → Рекомендательные → Заключительные

7. LLM собирает блоки в связный официальный текст

8. Пост-процессинг: маскирование персональных данных, склонение ФИО, форматирование

9. Оператор получает готовый .docx для проверки и отправки

Если email не найден или логи пусты – система формирует ответ-заглушку.

Отказоустойчивость встроена в процесс.

Пример

Входное обращение:
«Не могу войти на портал mos.ru уже три дня. Пишет, что учётная запись заблокирована. Моя почта: ivanov@example.com. 
Иван Иванов.»

Система извлекает email, ФИО и дату. По email находит в СУДИР идентификатор и логи: «УЗ активна, последний успешный вход 01.06.2026, блокировок не зафиксировано». LLM и правила поднимают флаги: приветствие, статус учётной записи, рекомендации при проблемах со входом. На выходе – готовый черновик:

«Уважаемый Иван Иванов! По вашему обращению о трудностях со входом на портал сообщаем: ваша учётная запись активна, блокировки не зафиксированы (последний успешный вход – 01.06.2026). Рекомендуем очистить кэш браузера и проверить правильность ввода пароля…»

Технология простыми словами

LLM — это внимательный редактор, который понимает смысл текста и логов. Регулярные выражения – точные фильтры 
для формальных данных. Модуль правил – диспетчер, который решает, какие смысловые блоки собрать в ответ. Вместе они дают скорость машины и аккуратность человека.

Преимущества

• [icon:rocket]Скорость обработка одного обращения сокращается
• [icon:documents]Единообразие ответы строятся по утверждённым шаблонам и правилам
• [icon:eye]Прозрачность гибкая ролевая модель, история обработок, групповое разделение
• [icon:schema]Адаптивность новые тематики добавляются через конфигурацию смысловых блоков и правил, без изменения кода
• [icon:shield]Безопасность автоматическое маскирование персональных данных на выходе

Архитектура: React Frontend, Backend API на FastAPI, PostgreSQL, ML Core, интеграционный адаптер к СУДИР.