Дипломная: Telegram-бот для абитуриентов на базе RAG

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ. 4
1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ.. 7
1.1 Анализ процесса консультирования абитуриентов в университете. 7
1.1.1 Организационная структура и роль управления по организации приема 7
1.1.2 Сопоставление бизнес-процессов и критических факторов успеха организации. 8
1.1.3 Анализ структуры и нормативной документации, регламентов подразделения Управления по организации приема, регулирующих выполнение выбранного бизнес-процесса. 10
1.2 Моделирование бизнес-процесса консультирования абитуриентов. 12
1.2.1 Моделирование процесса «КАК ЕСТЬ». 12
1.2.2 Моделирование процесса «КАК ДОЛЖНО БЫТЬ». 19
1.3 Анализ рынка решений и технологий для автоматизации консультирования (чат-боты, RAG-системы) 28
1.4 Анализ стейкхолдеров и их требований к системе интеллектуального помощника. 31
1.5 Анализ вычислительных ресурсов и выбор средств разработки. 33
1.6 Техническое задание на разработку корпоративной информационной системы.. 37
1.7 Выводы по разделу 1. 37
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОМОЩНИКА.. 39
2.1 Проектирование архитектуры системы на основе гибридной RAG-модели 39
2.1.1 Логическое проектирование базы знаний и данных системы.. 39
2.1.2 Конструирование модели данных. 46
2.2 Разработка программного обеспечения интеллектуального помощника 51
2.2.1 План и этапы разработки. 51
2.2.2 Разработка ядра системы: гибридный поиск (FAISS, BM25) и генерация ответов 52
2.2.3 Backend-разработка. 54
2.2.4 Frontend-разработка: интерфейс Telegram-бота и административной панели (FastAPI) 59
2.3 Выводы по разделу 2. 63
3 ТЕСТИРОВАНИЕ И ИНТЕГРАЦИЯ.. 65
3.1 Тестирование и отладка разработанного ПО.. 65
3.1.1 Модульное тестирование компонентов (RAG-ядро, бот, API) 65
3.1.2 Интеграционное тестирование сценариев взаимодействия с пользователем 69
3.1.3 Оценка релевантности и точности работы гибридной поисковой модели 75
3.1.4 Нагрузочное тестирование и оптимизация производительности. 79
3.1.5 Отладка. 82
3.2 План инсталляции и развертывания ИС.. 84
3.3 План интеграции интеллектуального помощника с существующими системами университета. 87
3.4 Формирование модели обновлений и технической поддержки. 90
3.4.1 Модель обновлений базы знаний. 91
3.4.2 Модель технической поддержки и сопровождения. 92
3.5 Руководства администратора и пользователя интеллектуальной системы/сервиса. 94
3.6 Выводы по разделу 3. 94
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.. 96
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ... 98
ПРИЛОЖЕНИЯ.. 100
Приложение 1. Техническое задание на разработку корпоративной электронной библиотеки в университете. 100
Приложение 2. Руководство администратора корпоративной информационной системы.. 107
Приложение 3. Руководство пользователя корпоративной информационной системы.. 116

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время внедрение современных информационных систем, основанных на технологиях искусственного интеллекта, становится ключевым фактором повышения эффективности и качества услуг в любой организации, включая образовательные учреждения. Процесс приема и консультирования абитуриентов в университете характеризуется высокой цикличностью, значительным объемом типовых запросов и необходимостью предоставления актуальной информации в круглосуточном режиме. Однако обработка этих запросов вручную требует значительных временных и кадровых ресурсов от сотрудников приемной комиссии. Поэтому разработка автоматизированной системы интеллектуального помощника для абитуриентов, способной самостоятельно обрабатывать естественно-языковые запросы, стала актуальной темой исследования.
Для обеспечения максимальной доступности и удобства было принято решение реализовать систему в виде Telegram-бота с интеллектуальным ядром на основе гибридной RAG-архитектуры (Retrieval-Augmented Generation), что сочетает точность поиска по документам с гибкостью генерации ответов.
Актуальность работы обусловлена растущей потребностью университетов в цифровой трансформации процессов взаимодействия с абитуриентами, необходимостью снижения нагрузки на персонал в период приемной кампании, а также повышения скорости, точности и доступности консультационных услуг за счет применения передовых технологий обработки естественного языка и семантического поиска.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы стал процесс консультирования абитуриентов в ЧОУ ВО «Московский университет им. С.Ю. Витте», управляемый Управлением по организации приема, в основную задачу которого входит предоставление полной и своевременной информации о правилах поступления, образовательных программах, сроках и условиях обучения.
Предметом исследования выпускной квалификационной работы является проектирование, разработка и внедрение архитектуры интеллектуальной системы-помощника, основанной на гибридной модели поиска (семантический + ключевые слова) и шаблонной генерации ответов, интегрированной в популярный мессенджер Telegram. Система предназначена для автоматизации обработки типовых и контекстных запросов абитуриентов на основе структурированной базы знаний университета.
Цель выпускной квалификационной работы – разработка и внедрение прототипа системы интеллектуального помощника для абитуриентов, способной автоматически обрабатывать запросы на естественном языке и предоставлять точные, релевантные ответы на основе официальных данных университета, тем самым повышая эффективность работы приемной комиссии и качество обслуживания поступающих.
Основные задачи, необходимые для достижения цели:

1. Провести анализ предметной области и бизнес-процесса консультирования абитуриентов в университете для выявления проблем и формулировки требований к автоматизации.
2. Сформировать функциональные и нефункциональные требования к разрабатываемой интеллектуальной системе.
3. Проанализировать и выбрать современные технологии, инструменты и модели машинного обучения (Sentence Transformers, FAISS, BM25) для реализации гибридной системы поиска и генерации ответов.
4. Спроектировать архитектуру системы, включая модули Telegram-бота, RAG-ядра, базы данных и админ-панели управления.
5. Разработать программное обеспечение системы, реализовать прототип и провести его комплексное тестирование.
6. Оценить работоспособность и эффективность разработанного решения, подготовить документацию для его внедрения и эксплуатации.

Структура бакалаврской работы состоит из:

• Введения.
• Первой главы – теоретико-аналитической части, посвященной анализу предметной области, процесса консультирования и формированию требований к системе.
• Второй главы – части проектирования и разработки, содержащей проектирование архитектуры, описание реализации интеллектуального ядра и интерфейса Telegram-бота.
• Третьей главы – части, посвященной тестированию, интеграции, развертыванию системы и составлению руководств по эксплуатации.
• Заключения с выводами по результатам работы.
• Списка использованных источников.
• Приложений.

Первая глава посвящена детальному анализу организационной структуры и нормативной базы университета, регламентирующей процесс работы с абитуриентами. В ней проведено моделирование бизнес-процесса, определены стейкхолдеры и их требования, проанализирован рынок технологических решений и сформулировано техническое задание на разработку системы.
Вторая глава содержит проектирование модульной архитектуры системы, описание разработки ключевых компонентов: гибридной RAG-системы (семантический поиск на FAISS и BM25), модуля генерации ответов, базы данных на PostgreSQL, Telegram-бота и административной панели на FastAPI.
В третьей главе представлены подходы к тестированию различных компонентов системы, план ее развертывания в ИТ-инфраструктуре университета, а также разработанные руководства администратора и пользователя.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной выпускной квалификационной работе были успешно выполнены поставленные задачи, направленные на автоматизацию и повышение эффективности ключевого бизнес-процесса консультирования абитуриентов в ЧОУ ВО «Московский университет им. С.Ю. Витте».
В рамках первой главы был проведен комплексный анализ предметной области. На основании детального моделирования бизнес-процесса «КАК ЕСТЬ» были выявлены его ключевые недостатки: высокая зависимость от человеческого фактора, длительное время обработки запросов, информационная разрозненность и отсутствие круглосуточной доступности. Сформированные функциональные и нефункциональные требования, а также анализ стейкхолдеров и технологических решений легли в основу целевой модели «КАК ДОЛЖНО БЫТЬ» и технического задания на разработку.
Вторая глава была посвящена проектированию и реализации системы. Была разработана модульная архитектура интеллектуального помощника на основе гибридной RAG-модели, сочетающей семантический (FAISS) и лексический (BM25) поиск для обеспечения высокой релевантности ответов. Спроектирована и реализована физическая модель данных на СУБД PostgreSQL. Разработано программное обеспечение, включающее ядро системы, backend на FastAPI, Telegram-бота для абитуриентов и административную веб-панель с ролевым доступом для сотрудников университета.
В третьей главе осуществлены всесторонние испытания системы. Модульное и интеграционное тестирование подтвердило корректность работы всех компонентов. Оценка релевантности гибридной поисковой модели показала соответствие целевым метрикам точности. Нагрузочное тестирование продемонстрировало способность системы выдерживать пиковые нагрузки, характерные для приемной кампании, при времени ответа менее 5 секунд. Разработан детальный план инсталляции и развертывания по схеме «сине-зеленый деплой», план интеграции с корпоративными системами университета для автоматического обновления базы знаний, а также модель технической поддержки.
Экономическая оценка обосновала высокую целесообразность разработки. Использование стека открытого программного обеспечения и существующей инфраструктуры университета свело к минимуму капитальные затраты. Основные инвестиции составили трудозатраты на разработку, которые в рамках дипломного проекта были минимизированы. При этом внедрение системы обеспечивает значительный операционный эффект: снижение нагрузки на сотрудников приемной комиссии за счет автоматизации до 70% типовых запросов, повышение скорости, точности и доступности консультационных услуг, что напрямую влияет на удовлетворенность абитуриентов и конкурентные преимущества университета.
Таким образом, цель работы – разработка и внедрение прототипа системы интеллектуального помощника для абитуриентов – достигнута. Созданный прототип является полностью функциональным, готовым к промышленному развертыванию решением. Его внедрение позволит перевести процесс консультирования абитуриентов на качественно новый уровень, соответствующий современным тенденциям цифровизации образования.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

• 1. Федеральный закон от 29.12.2012 № 273-ФЗ (ред. от 24.02.2021) «Об образовании в Российской Федерации». – Текст: электронный. – URL: http://www.consultant.ru/...cons_doc_LAW_140174/ (дата обращения: 01.12.2024).
• 2. Приказ Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 21.08.2020 № 1076 (ред. от 11.11.2022) «Об утверждении Порядка приема на обучение по образовательным программам высшего образования – программам бакалавриата, программам специалитета, программам магистратуры». – Текст: электронный. – URL: http://publication.pravo....iew/0001202011090037 (дата обращения: 01.12.2024).
• 3. Устав Частного образовательного учреждения высшего образования «Московский университет имени С.Ю. Витте». – Москва: МУ им. С.Ю. Витте, 2023. – 45 с.
• 4. Положение об Управлении по организации приема ЧОУ ВО «Московский университет имени С.Ю. Витте». – Москва: МУ им. С.Ю. Витте, 2024. – 18 с.
• 5. Правила приема на обучение по образовательным программам высшего образования на 2025/2026 учебный год ЧОУ ВО «Московский университет имени С.Ю. Витте». – Москва: МУ им. С.Ю. Витте, 2025. – 64 с.
• Lewis, P., Perez, E., Piktus, A. et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2020. – Vol. 33. – P. 9459–9474.
• 7. Документация Telegram Bot API. – Текст: электронный. – URL: https://core.telegram.org/bots/api (дата обращения: 15.11.2024).
• 8. Официальная документация FastAPI. – Текст: электронный. – URL: https://fastapi.tiangolo.com/ (дата обращения: 15.11.2024).
• 9. Официальная документация библиотеки sentence-transformers. – Текст: электронный. – URL: https://www.sbert.net/ (дата обращения: 15.11.2024).
• 10. Официальная документация FAISS (Facebook AI Similarity Search). – Текст: электронный. – URL: https://github.com/facebookresearch/faiss (дата обращения: 15.11.2024).
• 11. Руководство по языку SQL и СУБД PostgreSQL. – Текст: электронный. – URL: https://www.postgresql.org/docs/ (дата обращения: 15.11.2024).
• 12. ГОСТ Р 7.0.100-2018. Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления. – Введ. 2019-07-01. – Москва: Стандартинформ, 2019. – 101 с.
• 13. ГОСТ 34.602-2020. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы. – Введ. 2021-09-01. – Москва: Стандартинформ, 2021. – 24 с.
• 14. Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ (ред. от 14.07.2022) «О персональных данных». – Текст: электронный. – URL: http://www.consultant.ru/.../cons_doc_LAW_61801/ (дата обращения: 01.12.2024).
• 15. Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 годы: Указ Президента Российской Федерации от 9 мая 2017 г. № 203. – Текст: электронный. – URL: http://kremlin.ru/acts/bank/41919 (дата обращения: 01.12.2024).
• 16. Отчет о материально-техническом оснащении ЧОУ ВО «Московский университет имени С.Ю. Витте» за 2024 год. – Москва: МУ им. С.Ю. Витте, 2024. – 32 с.

Показать/скрыть дополнительное описание