Описание функциональности развёрнутого экземпляра: чат-бот и аналитика на Vue.js, загрузка и анализ документов, NLP и ML, рекомендации и визуализации, API и интеграции, сценарии использования, производительность, безопасность, мониторинг и расширяемость.

Полный текст разделов приведён ниже; для навигации используйте оглавление слева или якорные ссылки на мобильных устройствах.

1.1. Основное назначение

Система «Искусственный интеллект НИКА» представляет собой комплексное решение для интеллектуального анализа электронных документов с веб-интерфейсом чат-бота на Vue.js, предоставляющим интуитивный способ взаимодействия с системой анализа документов.

1.2. Ключевые функциональные области

┌────────────────────────────────────────────────────┐

│ Пользовательский интерфейс (Vue.js) │

├────────────────────────────────────────────────────┤

│ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐ │

│ │ Чат-бот │ │ Документы │ │ Аналитика│ │

│ └─────────────┘ └──────────────┘ └──────────┘ │

├────────────────────────────────────────────────────┤

│ Функциональные модули │

├────────────────────────────────────────────────────┤

│ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │

│ │ • Загрузка документов (Excel, Word, PDF) │ │

│ │ • Извлечение и структурирование данных │ │

│ │ • Семантический анализ текста │ │

│ │ • Машинное обучение и классификация │ │

│ │ • Генерация рекомендаций │ │

│ │ • Диалоговый интерфейс на естественном языке │ │

│ └──────────────────────────────────────────────┘ │

└────────────────────────────────────────────────────┘

2.1. Модуль чат-бота (Vue.js Frontend)

2.1.1. Основные функции

Функция Описание Технические детали

Интерактивный диалог Обмен сообщениями с ИИ в реальном времени WebSocket соединение, Vuex state management

Контекстное общение Сохранение контекста диалога Session storage, контекстный буфер до 10 сообщений

Мультимодальный ввод Текст, файлы, голосовые команды Web Speech API, Drag & Drop API

Умные подсказки Автодополнение и предложения Predictive text, частотный анализ

История диалогов Сохранение и поиск по истории IndexedDB, полнотекстовый поиск

2.1.2. Пользовательский интерфейс

<!-- ChatWindow.vue структура -->

<template>

<div class="chat-window">

<ChatHeader

:status="connectionStatus"

:typing="isAssistantTyping"

@settings="openSettings"

/>

<MessageList

:messages="messages"

:loading="isLoading"

@retry="retryMessage"

@copy="copyMessage"

/>

<RecommendationsPanel

v-if="recommendations.length"

:items="recommendations"

@select="applyRecommendation"

/>

<FileDropZone

v-if="showDropZone"

@upload="handleFileUpload"

:accepted-formats="['.xlsx', '.xls', '.docx', '.doc', '.pdf']"

/>

<InputArea

v-model="currentMessage"

:placeholder="inputPlaceholder"

@send="sendMessage"

@attach="showFileDialog"

:disabled="isProcessing"

/>

</div>

</template>

2.1.3. Команды чат-бота

Команда Функция Пример использования

/help Показать справку /help - список всех команд

/upload Загрузить документ /upload - открыть диалог загрузки

/analyze [file] Анализировать документ /analyze report.xlsx

/summary Получить краткое содержание /summary последнего документа

/recommend Получить рекомендации /recommend на основе анализа

/export Экспортировать результаты /export pdf или /export json

/clear Очистить историю чата /clear - начать новый диалог

/settings Открыть настройки /settings - параметры системы

2.2. Модуль загрузки и обработки документов

2.2.1. Поддерживаемые форматы

Формат Расширения Максимальный размер Особенности обработки

Excel .xlsx, .xls 100 MB Обработка формул, сводных таблиц, множественных листов

Word .docx, .doc 50 MB Извлечение текста, таблиц, изображений, метаданных

PDF .pdf 200 MB OCR для сканированных документов, извлечение форм

2.2.2. Процесс обработки документов

// Функциональная схема обработки

const documentProcessingPipeline = {

validation: {

checkFormat: (file) => validateFileExtension(file),

checkSize: (file) => file.size <= MAX_FILE_SIZE,

checkIntegrity: (file) => verifyFileSignature(file),

virusScan: (file) => scanForMalware(file)

},

parsing: {

excel: {

extractSheets: () => {},

extractFormulas: () => {},

extractCharts: () => {},

extractPivotTables: () => {}

},

word: {

extractText: () => {},

extractTables: () => {},

extractImages: () => {},

extractStyles: () => {}

},

pdf: {

extractText: () => {},

performOCR: () => {},

extractForms: () => {},

extractAnnotations: () => {}

}

},

structuring: {

identifyHeaders: () => {},

detectTables: () => {},

extractMetadata: () => {},

normalizeData: () => {}

},

indexing: {

createFullTextIndex: () => {},

generateEmbeddings: () => {},

storeInVectorDB: () => {}

}

};

2.2.3. Извлекаемые данные

Тип данных Описание Методы извлечения

Текстовый контент Основной текст документа NLP парсинг, токенизация

Табличные данные Структурированные таблицы Табличный парсер, выравнивание колонок

Метаданные Автор, дата, теги Метаданные файла, эвристики

Числовые показатели Финансовые данные, KPI Регулярные выражения, паттерны

Именованные сущности Люди, организации, даты NER (Named Entity Recognition)

Ключевые фразы Важные термины и концепции TF-IDF, TextRank алгоритмы

2.3. Модуль интеллектуального анализа

2.3.1. NLP функциональность

Функция Описание Технология Точность

Токенизация Разбиение текста на токены spaCy, NLTK 99.5%

Лемматизация Приведение к начальной форме pymorphy2 97%

POS-tagging Определение частей речи BERT-based tagger 98%

NER Извлечение именованных сущностей natasha, DeepPavlov 94%

Sentiment Analysis Анализ тональности RuBERT fine-tuned 91%

Topic Modeling Определение тематики LDA, BERTopic 89%

Summarization Автоматическое резюмирование mBART, FRED 87%

2.3.2. Семантический анализ

# Пример функциональности семантического анализа

class SemanticAnalyzer:

def __init__(self):

self.bert_model = load_model('rubert-base-cased')

self.embedder = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')

def analyze_document(self, text):

return {

'key_concepts': self.extract_concepts(text),

'main_topic': self.identify_topic(text),

'entity_relations': self.extract_relations(text),

'similarity_scores': self.compute_similarity(text),

'document_class': self.classify_document(text),

'extracted_facts': self.extract_facts(text),

'intent_detection': self.detect_intent(text)

}

2.3.3. Анализ структурированных данных

Тип анализа Функциональность Применение

Статистический анализ Среднее, медиана, дисперсия, корреляция Финансовые отчеты

Временные ряды Тренды, сезонность, прогнозирование Продажи, метрики

Аномалии Выбросы, необычные паттерны Мошенничество, ошибки

Кластеризация Группировка похожих записей Сегментация клиентов

Ассоциативные правила Поиск связей и зависимостей Маркетинговый анализ

2.4. Модуль машинного обучения

2.4.1. ML модели и их применение

Модель Назначение Архитектура Метрики качества

Document Classifier Классификация документов BERT + Linear head F1: 0.92

Entity Extractor Извлечение сущностей BiLSTM-CRF Precision: 0.94

Recommendation Engine Генерация рекомендаций Transformer + GPT-2 BLEU: 0.87

Anomaly Detector Обнаружение аномалий Isolation Forest ROC-AUC: 0.96

Sentiment Analyzer Анализ тональности RoBERTa fine-tuned Accuracy: 0.91

Question Answering Ответы на вопросы BERT-QA EM: 0.83

2.4.2. Обучение и адаптация

# Процесс дообучения моделей

class ModelTraining:

def __init__(self):

self.base_model = load_pretrained_model()

self.training_config = {

'learning_rate': 2e-5,

'batch_size': 32,

'epochs': 10,

'warmup_steps': 500,

'weight_decay': 0.01

}

def fine_tune_on_user_data(self, user_documents):

dataset = self.prepare_dataset(user_documents)

training_args = TrainingArguments(

output_dir='./models/fine_tuned',

evaluation_strategy='epoch',

save_strategy='epoch',

**self.training_config

)

trainer = Trainer(

model=self.base_model,

args=training_args,

train_dataset=dataset['train'],

eval_dataset=dataset['validation'],

compute_metrics=self.compute_metrics

)

trainer.train()

return trainer.model

def active_learning(self, uncertain_samples):

selected_samples = self.select_informative_samples(uncertain_samples)

labeled_samples = self.request_user_labeling(selected_samples)

self.update_model(labeled_samples)

2.5. Модуль генерации рекомендаций

2.5.1. Типы рекомендаций

Тип Описание Примеры Приоритет

Actionable Insights Конкретные действия «Оптимизировать расходы на 15%» Высокий

Risk Alerts Предупреждения о рисках «Обнаружена аномалия в данных» Критический

Optimization Tips Советы по улучшению «Упростить структуру документа» Средний

Compliance Checks Проверка соответствия «Документ не соответствует ГОСТ» Высокий

Data Quality Качество данных «Найдены пропущенные значения» Средний

Performance Metrics Метрики эффективности «KPI снизился на 20%» Высокий

2.5.2. Алгоритм генерации рекомендаций

// Vue.js компонент для отображения рекомендаций

export default {

name: 'RecommendationEngine',

data() {

return {

recommendations: [],

filters: {

priority: 'all',

type: 'all',

confidence: 0.7

}

}

},

methods: {

async generateRecommendations(analysisResults) {

const recommendations = []

const patterns = this.detectPatterns(analysisResults)

const rules = await this.loadBusinessRules()

const ruleBasedRecs = this.applyRules(patterns, rules)

const mlRecs = await this.getMlRecommendations(analysisResults)

recommendations.push(...ruleBasedRecs, ...mlRecs)

return this.rankRecommendations(recommendations)

.filter(r => r.confidence >= this.filters.confidence)

.sort((a, b) => b.priority - a.priority)

},

formatRecommendation(rec) {

return {

id: generateId(),

type: rec.type,

title: rec.title,

description: rec.description,

priority: rec.priority,

confidence: rec.confidence,

impact: rec.estimatedImpact,

actions: rec.suggestedActions,

evidence: rec.supportingData,

timestamp: new Date().toISOString()

}

}

}

}

2.6. Модуль визуализации и отчетности

2.6.1. Типы визуализаций

Тип визуализации Применение Библиотека Интерактивность

Line Charts Временные ряды, тренды Chart.js, ECharts Zoom, pan, tooltips

Bar Charts Сравнение категорий D3.js, ApexCharts Drill-down, filtering

Pie/Donut Распределение долей Chart.js Click to expand

Heatmaps Корреляции, плотность Plotly.js Hover details

Word Clouds Частотность терминов WordCloud2.js Click to filter

Network Graphs Связи между сущностями Vis.js, Cytoscape Drag, zoom, layout

Dashboards Комплексная аналитика Gridstack, Vue Grid Drag & drop, resize

2.6.2. Компонент визуализации

<template>

<div class="visualization-container">

<div class="controls">

<select v-model="chartType">

<option value="line">Линейный график</option>

<option value="bar">Столбчатая диаграмма</option>

<option value="pie">Круговая диаграмма</option>

<option value="heatmap">Тепловая карта</option>

</select>

<button @click="exportChart">

<i class="icon-export"></i> Экспорт

</button>

</div>

<div class="chart-wrapper">

<canvas ref="chartCanvas"></canvas>

</div>

<div class="chart-stats">

<div class="stat-item" v-for="stat in statistics">

<span class="stat-label">{{ stat.label }}:</span>

<span class="stat-value">{{ stat.value }}</span>

</div>

</div>

</div>

</template>

<script>

import Chart from 'chart.js/auto'

export default {

name: 'DataVisualization',

props: { data: Array, options: Object },

data() {

return { chart: null, chartType: 'line', statistics: [] }

},

methods: {

renderChart() {

const ctx = this.$refs.chartCanvas.getContext('2d')

this.chart = new Chart(ctx, {

type: this.chartType,

data: this.processData(),

options: {

responsive: true,

maintainAspectRatio: false,

plugins: {

legend: { position: 'top' },

tooltip: { callbacks: { label: this.customTooltip } }

},

...this.options

}

})

},

exportChart() {

const formats = ['png', 'svg', 'pdf', 'csv']

},

calculateStatistics() {

return {

mean: this.calculateMean(),

median: this.calculateMedian(),

stdDev: this.calculateStdDev(),

trend: this.calculateTrend()

}

}

}

}

</script>

3.1. API интерфейс

3.1.1. RESTful API endpoints

Endpoint Метод Функция Параметры Ответ

/api/documents/upload POST Загрузка документа multipart/form-data {id, status}

/api/documents/{id}/analyze POST Запуск анализа {options} {taskId}

/api/documents/{id}/results GET Получение результатов - {analysis}

/api/chat/message POST Отправка сообщения {text, context} {response}

/api/recommendations GET Список рекомендаций {filters} [{...}]

/api/export/{format} GET Экспорт данных format: pdf/json/xlsx Binary/JSON

3.1.2. WebSocket события

// WebSocket event handlers

const wsEventHandlers = {

'analysis.started': (data) => {

console.log(`Analysis started for document ${data.documentId}`)

},

'analysis.progress': (data) => {

updateProgressBar(data.progress, data.stage)

},

'analysis.completed': (data) => {

displayResults(data.results)

},

'recommendation.new': (data) => {

showNotification(data.recommendation)

},

'chat.typing': (data) => {

showTypingIndicator(data.isTyping)

},

sendMessage: (message) => {

ws.emit('chat.message', {

text: message,

timestamp: Date.now(),

sessionId: getCurrentSession()

})

},

uploadFile: (file) => {

ws.emit('document.upload', {

fileName: file.name,

size: file.size,

type: file.type

})

}

}

3.2. Внешние интеграции

3.2.1. Поддерживаемые системы

Система Тип интеграции Возможности Протокол

СЭД Двусторонняя Импорт/экспорт документов REST API

1С:Предприятие Импорт данных Финансовые отчеты COM/OData

SharePoint Синхронизация Библиотеки документов Graph API

Google Drive Облачное хранение Чтение/запись файлов Drive API

Outlook Email обработка Анализ вложений Graph API

Telegram/Slack Боты Уведомления, команды Bot API

3.2.2. Webhook интеграция

# Webhook configuration

WEBHOOK_CONFIG = {

'endpoints': [

{

'url': 'https://external-system.com/webhook',

'events': ['document.analyzed', 'recommendation.created'],

'headers': {'Authorization': 'Bearer TOKEN'},

'retry_policy': {

'max_attempts': 3,

'backoff_factor': 2

}

}

],

'security': {

'signature_header': 'X-Nika-Signature',

'secret': 'WEBHOOK_SECRET'

}

}

# Webhook payload example

webhook_payload = {

'event': 'document.analyzed',

'timestamp': '2024-03-15T10:30:00Z',

'data': {

'documentId': 'doc_123',

'fileName': 'report.xlsx',

'analysis': {

'entities': [...],

'topics': [...],

'recommendations': [...]

}

}

}

4.1. Типовые сценарии использования

4.1.1. Сценарий: Анализ финансового отчета

Feature: Анализ финансового отчета

Как финансовый аналитик

Я хочу загрузить и проанализировать квартальный отчет

Чтобы получить инсайты и рекомендации

Scenario: Успешный анализ Excel отчета

Given пользователь авторизован в системе

When пользователь загружает файл "Q1_2024_report.xlsx"

And система подтверждает успешную загрузку

And пользователь запрашивает «Проанализируй финансовые показатели»

Then система выполняет анализ документа

And отображает ключевые метрики:

| Метрика | Значение | Изменение |

| Выручка | 10М руб | +15% |

| Прибыль | 2М руб | +8% |

| ROI | 25% | +3% |

And генерирует рекомендации:

| Тип | Рекомендация |

| Оптимизация | Сократить операционные расходы на 10% |

| Рост | Увеличить маркетинговый бюджет на 20% |

4.1.2. Сценарий: Юридический анализ договора

Feature: Анализ договора

Как юрист

Я хочу проверить договор на соответствие требованиям

Чтобы выявить риски и несоответствия

Scenario: Проверка договора на риски

Given загружен договор "contract_2024.docx"

When пользователь запрашивает «Проверь договор на риски»

Then система анализирует документ

And выявляет:

| Категория | Находки |

| Критические риски | Отсутствие пункта о форс-мажоре |

| Предупреждения | Нечеткие сроки исполнения |

| Рекомендации | Добавить пункт о конфиденциальности |

And предоставляет шаблоны исправлений

4.2. Расширенные возможности

4.2.1. Batch обработка

// Массовая обработка документов

class BatchProcessor {

constructor() {

this.queue = []

this.maxConcurrent = 5

this.processing = 0

}

async processBatch(documents) {

const results = []

for (const doc of documents) {

this.queue.push(doc)

}

while (this.queue.length > 0 || this.processing > 0) {

if (this.processing < this.maxConcurrent && this.queue.length > 0) {

const doc = this.queue.shift()

this.processing++

this.processDocument(doc)

.then(result => {

results.push(result)

this.processing--

})

.catch(error => {

console.error(`Error processing ${doc.name}:`, error)

this.processing--

})

}

await this.delay(100)

}

return results

}

}

4.2.2. Настраиваемые pipelines

# Конфигурируемые пайплайны обработки

class CustomPipeline:

def __init__(self, config):

self.stages = []

self.configure(config)

def configure(self, config):

for stage_config in config['stages']:

stage = self.create_stage(stage_config)

self.stages.append(stage)

def create_stage(self, config):

stage_types = {

'extraction': ExtractionStage,

'transformation': TransformationStage,

'analysis': AnalysisStage,

'enrichment': EnrichmentStage,

'validation': ValidationStage

}

stage_class = stage_types[config['type']]

return stage_class(**config['params'])

def execute(self, document):

result = document

for stage in self.stages:

result = stage.process(result)

if stage.has_error():

return {

'success': False,

'error': stage.get_error(),

'stage': stage.name

}

return {

'success': True,

'result': result

}

5.1. Характеристики производительности

5.1.1. Метрики производительности

Операция Среднее время P95 P99 Пропускная способность

Загрузка документа (10MB) 2 сек 3 сек 5 сек 100 док/мин

Анализ текста (10 страниц) 5 сек 8 сек 12 сек 50 док/мин

Генерация рекомендаций 1 сек 2 сек 3 сек 200 зап/мин

Ответ чат-бота 500 мс 800 мс 1.5 сек 500 зап/мин

Полный цикл обработки 15 сек 25 сек 40 сек 20 док/мин

5.1.2. Оптимизация производительности

// Frontend оптимизации

const performanceOptimizations = {

lazyLoadComponents: () => {

const DocumentViewer = () => import('./components/DocumentViewer.vue')

const AnalyticsPanel = () => import('./components/AnalyticsPanel.vue')

},

virtualScrolling: {

itemHeight: 50,

buffer: 5,

threshold: 100

},

debounce: (func, wait) => {

let timeout

return function executedFunction(...args) {

const later = () => {

clearTimeout(timeout)

func(...args)

}

clearTimeout(timeout)

timeout = setTimeout(later, wait)

}

},

cache: new Map(),

getCached: (key, fetcher) => {

if (cache.has(key)) {

return cache.get(key)

}

const result = fetcher()

cache.set(key, result)

return result

}

}

5.2. Масштабирование

5.2.1. Горизонтальное масштабирование

# Kubernetes HPA configuration

apiVersion: autoscaling/v2

kind: HorizontalPodAutoscaler

metadata:

name: nika-autoscaler

spec:

scaleTargetRef:

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

name: nika-backend

minReplicas: 3

maxReplicas: 20

metrics:

- type: Resource

resource:

name: cpu

target:

type: Utilization

averageUtilization: 70

- type: Resource

resource:

name: memory

target:

type: Utilization

averageUtilization: 80

- type: Pods

pods:

metric:

name: document_processing_rate

target:

type: AverageValue

averageValue: "30"

behavior:

scaleUp:

stabilizationWindowSeconds: 60

policies:

- type: Percent

value: 100

periodSeconds: 60

scaleDown:

stabilizationWindowSeconds: 300

policies:

- type: Percent

value: 10

periodSeconds: 60

6.1. Контроль доступа к функциям

6.1.1. Ролевая модель

Роль Доступные функции Ограничения

Гость Просмотр демо, базовый чат 5 запросов/день

Пользователь Все базовые функции 100 документов/месяц

Аналитик Расширенная аналитика, ML 1000 документов/месяц

Администратор Все функции + настройки Без ограничений

6.1.2. Функциональные ограничения

// Проверка прав доступа к функциям

const featureGates = {

canUploadDocument: (user) => {

return user.role !== 'guest' &&

user.documentsThisMonth < user.monthlyLimit

},

canUseAdvancedAnalysis: (user) => {

return ['analyst', 'admin'].includes(user.role)

},

canExportData: (user) => {

return user.role !== 'guest' && user.emailVerified

},

canTrainModel: (user) => {

return user.role === 'admin' ||

(user.role === 'analyst' && user.mlPermission)

},

canAccessAPI: (user) => {

return user.apiKey && user.apiQuota > 0

}

}

6.2. Защита данных

6.2.1. Шифрование функциональных данных

# Шифрование чувствительных данных

from cryptography.fernet import Fernet

class DataEncryption:

def __init__(self):

self.key = self.load_or_generate_key()

self.cipher = Fernet(self.key)

def encrypt_document(self, document):

sensitive_fields = ['content', 'metadata', 'analysis_results']

for field in sensitive_fields:

if field in document:

encrypted = self.cipher.encrypt(

document[field].encode('utf-8')

)

document[field] = encrypted.decode('utf-8')

return document

def decrypt_document(self, document):

for field in ['content', 'metadata', 'analysis_results']:

if field in document:

decrypted = self.cipher.decrypt(

document[field].encode('utf-8')

)

document[field] = decrypted.decode('utf-8')

return document

7.1. Метрики использования функций

7.1.1. Трекинг функций

// Сбор метрик использования функций

class FunctionMetrics {

constructor() {

this.metrics = {

documentUploads: 0,

analysisRequests: 0,

chatMessages: 0,

recommendationsGenerated: 0,

exportsCreated: 0,

apiCalls: 0

}

}

track(functionName, metadata = {}) {

if (this.metrics[functionName] !== undefined) {

this.metrics[functionName]++

}

this.sendToMonitoring({

function: functionName,

timestamp: Date.now(),

userId: metadata.userId,

sessionId: metadata.sessionId,

duration: metadata.duration,

success: metadata.success,

error: metadata.error

})

}

getStatistics(period = '24h') {

return {

period,

totals: this.metrics,

topFunctions: this.getTopFunctions(),

errorRate: this.calculateErrorRate(),

averageResponseTime: this.getAverageResponseTime()

}

}

}

7.2. Quality of Service (QoS)

7.2.1. SLA по функциям

Функция Доступность Время отклика Точность

Загрузка документов 99.9% < 5 сек -

Анализ текста 99.5% < 30 сек > 90%

Чат-бот 99.9% < 2 сек > 85%

Генерация рекомендаций 99% < 5 сек > 80%

API 99.95% < 1 сек -

8.1. Плагины и расширения

8.1.1. Архитектура плагинов

// Система плагинов для Vue.js приложения

class PluginSystem {

constructor() {

this.plugins = new Map()

this.hooks = {

'beforeDocumentUpload': [],

'afterDocumentAnalysis': [],

'beforeRecommendation': [],

'onChatMessage': [],

'onVisualization': []

}

}

register(plugin) {

if (!this.validatePlugin(plugin)) {

throw new Error('Invalid plugin structure')

}

this.plugins.set(plugin.name, plugin)

if (plugin.hooks) {

Object.entries(plugin.hooks).forEach(([hook, handler]) => {

if (this.hooks[hook]) {

this.hooks[hook].push(handler)

}

})

}

if (plugin.initialize) {

plugin.initialize(this.getAPI())

}

}

getAPI() {

return {

addMenuItem: this.addMenuItem.bind(this),

addRoute: this.addRoute.bind(this),

addComponent: this.addComponent.bind(this),

addAnalyzer: this.addAnalyzer.bind(this),

subscribeToEvents: this.subscribeToEvents.bind(this)

}

}

}

8.2. Пользовательские функции

8.2.1. Custom analyzers

# Интерфейс для пользовательских анализаторов

from abc import ABC, abstractmethod

class CustomAnalyzer(ABC):

@abstractmethod

def analyze(self, document):

pass

@abstractmethod

def get_requirements(self):

pass

@abstractmethod

def get_output_schema(self):

pass

class InvoiceAnalyzer(CustomAnalyzer):

def analyze(self, document):

return {

'invoice_number': self.extract_invoice_number(document),

'date': self.extract_date(document),

'total_amount': self.extract_amount(document),

'line_items': self.extract_line_items(document),

'tax_info': self.extract_tax_info(document)

}

def get_requirements(self):

return {

'document_types': ['pdf', 'image'],

'required_fields': ['invoice_number', 'date', 'amount'],

'language': 'ru'

}

def get_output_schema(self):

return {

'type': 'object',

'properties': {

'invoice_number': {'type': 'string'},

'date': {'type': 'string', 'format': 'date'},

'total_amount': {'type': 'number'},

'line_items': {

'type': 'array',

'items': {

'type': 'object',

'properties': {

'description': {'type': 'string'},

'quantity': {'type': 'number'},

'price': {'type': 'number'}

}

}

}

}

}

Функциональные характеристики системы «Искусственный интеллект НИКА» обеспечивают:

1. Полный цикл обработки документов — от загрузки до генерации рекомендаций

2. Интуитивный интерфейс — чат-бот на Vue.js для естественного взаимодействия

3. Мощные аналитические возможности — NLP, ML, статистический анализ

4. Гибкость и расширяемость — плагины, API, custom analyzers

5. Высокую производительность — оптимизация, кеширование, масштабирование

6. Безопасность — шифрование, контроль доступа, аудит

7. Интеграционные возможности — REST API, WebSocket, webhooks

Система постоянно развивается, добавляются новые функции на основе обратной связи пользователей и развития технологий ИИ.