Обработка АПО

#1

• Начали с анализа и проектирования и сразу собрали прочный фундамент проекта: согласовали целевую архитектуру и визуализировали её на диаграммах (включая диаграммы отношений логических объектов (ERD) и схемы интеграций), утвердили план по информационной безопасности и развернули каркас инфраструктуры для среды разработки (Dev) и стендовой/предпродуктивной среды (Stage).

• Параллельно подготовили базу для качества распознавания — собрали эталонный датасет с выверенным балансом АПО и экспертиз и составили стартовые словари дефектов и работ, чтобы метрики дальше считались на одинаковой основе.

• На этом основании провели проверку реализуемости идеи на 50 образцах (оптическое распознавание символов + ЛЛМ/распознавание именованных сущностей (NER)), зафиксировали базовые метрики и подняли каркас бэкенда с загрузкой, очередями задач и хранилищем — после чего перешли к МЛ-разработке.

• Сделали работу «сквозной»: пользователь заходит в веб-интерфейс, загружает документы, а система сразу распознаёт данные из АПО и экспертиз. Всё, что нужно поправить или уточнить, редактируется на месте — можно добавлять и удалять дефекты, виды работ, помещения и локализации.

• Готовый результат выгружается в редактируемые форматы (таблицы и текстовые документы), а исходники и итоги распознавания надёжно сохраняются в системе, чтобы к ним можно было вернуться и продолжить работу.

#2

• На бэкенде мы развернули интерфейс программного приложения (API) для загрузки, надёжное хранилище и очереди задач — чтобы поток документов обрабатывался стабильно и предсказуемо.

• На этом каркасе собрали МЛ-пайплайн: оптическое распознавание символов, извлечение сущностей (NER) и классификация дефектов/видов работ. Уже на черновой итерации вышли на гармоническое среднее точности и полноты (1-й порядок) > 0,82, а результаты проверяются через встроенный модуль сверки.

• Чтобы работа была удобной для пользователей, спроектировали пользовательский опыт/пользовательский интерфейс (UX/UI): подготовили дизайн-систему и прототипы экранов — от загрузки и валидации до сверки и редактирования справочников.

• Добавили автоматическую сверку данных между АПО и экспертизами клиента, сформировали документ-сравнение и реализовали его выгрузку.

• Для будущей передачи данных во внешние контуры сделали интеграционный адаптер «Техзор» в виде заглушки с формализованными контрактами.

• Экспорт результатов уже доступен и на этом этапе: реализована первичная выгрузка в таблицы и текстовые документы.

#3

• В третий месяц работ мы завершили функционал: добавили валидацию и редактирование, доработали справочники, реализовали сверку АПО и экспертизы и экспорт ведомостей.

• Вышли на целевые метрики качества на проверочной выборке: гармоническое среднее точности и полноты по дефектам и видам работ — выше 0,90. Интегрировались с «Техзором» для создания дефектов прямо из системы: целевой норматив времени отклика программного интерфейса — не более 1 секунды на один дефект.

• Провели аудит и настроили ретраи, выполнили нагрузочные и проверки безопасности на объёмах порядка 350 документов в месяц и пиках свыше 30 документов в час, а также настроили журналирование.

• Реализовали передачу сформированных и подтверждённых пользователем дефектов в «Техзор» через интерфейс программного приложения (API) для автоматического создания карточек и загрузки информации в карточку квартиры.

• Финально провели отладку и сдачу: пилотировали решение на реальных данных из ~10 документов, сформировали отчёт по доступности сервиса (SLA) (доступность > 99%) и закрыли инциденты.

• Подготовили руководства пользователя и администратора, регламенты обновления словарей и МЛ, (план развёртывания в контуре, сети, БД) и ввели систему в промышленную эксплуатацию.