Возможность подключать кастомные источники данных (DataSource) к любимым приложениям – это must have, который значительно облегчает жизнь как Пользователю, так и Администраторам. Поэтому Персональный ассистент & Корпоративный чат-бот AI-UniBot как наш флагманский продукт, имеющий уже более сотни ежедневных Юзеров, подвергся такому апгрейду одним из первых.

Так наши Клиенты получили возможность интегрировать любые системы хранения знаний в работу AI-UniBot без ожидания обновлений продукта. А адаптировать чат-бота под их уникальные IT-ландшафты, где данные часто распределены между различными платформами (от стандартных SharePoint или Jira до нишевых или даже собственных решений) можно, в том числе, и силами ІТ-Специалистов Заказчиков.

Под DataSource в контексте AI-UniBot понимаются IT-системы, которые используются для накопления структурированных и неструктурированных знаний. Например, в SharePoint это могут быть документы и презентации. В Confluence – техническая документация. В Jira – задачи и комментарии. Ранее AI-UniBot поддерживал только ограниченный перечень источников (Google Disk, Azure Files и т.д.). Это создавало зависимость от обновлений продукта для подключения новых систем.

В то же время наши Клиенты довольно часто нуждались в интеграции AI-UniBot со специализированными или устаревшими системами – то есть, такими, которые не входят в стандартный список поддержки. Это, например, открытая HelpDesk-платформа OTRS или внутренние CRM с собственным API.

Ранее такие запросы требовали модификации ядра AI-UniBot. Это занимало недели или месяцы. Теперь же Заказчики могут добавлять новые источники данных оперативно.

Для подключения кастомного DataSource разрабатывается отдельный веб-сервис, который соответствует API-стандарту Lizard Soft. Этот сервис отвечает за сбор данных из целевой системы (например, OTRS) и их преобразование в структурированный формат. Он может быть развернут на любой инфраструктуре – от серверов Клиента до serverless-архитектур (AWS Lambda, Azure Functions) – и реализован даже с помощью low-code-инструментов.

Во время индексации AI-UniBot обращается к сервису, получает «сырые» данные, извлекает из них ключевые сущности (тексты, метаданные, ссылки) и сохраняет в семантическом индексе. Например, если источником является OTRS, бот индексирует тикеты, ответы поддержки и статусы, чтобы отвечать на вопросы, которые уже когда-то были решены без участия Человека. 

Среди рассмотренных нами кейсов применения такие:
Существует Cеть Аптек, использующая собственную систему управления запасами на базе старого локального сервера. Данные о лекарствах хранятся в форматах, которые не поддерживаются AI-UniBot. С помощью кастомного DataSource IТ-отдел аптеки создал микросервис, который трансформирует информацию из CSV-файлов сервера в JSON-структуру, понятную чат-боту. Таким образом Сотрудники Аптечной Сети получают всегда актуальные данные о наличии препаратов через запросы типа «Сколько осталось ибупрофена в г. Львов?», а бот автоматически анализирует индексированные данные.

Консалтинговая Компания интегрировала AI-UniBot с внутренней базой знаний на базе MediaWiki. Ранее Сотрудники этой Компании вручную копировали фрагменты статей в ChatGPT для поиска ответов. Теперь, после подключения кастомного DataSource через веб-сервис на Python, бот самостоятельно индексирует все страницы Wiki, включая историю изменений. На запрос «Какие изменения внесены в политику работы с Клиентами в 2024 году?» AI-UniBot формирует ответ на основе последних редакций, ссылаясь на конкретные разделы.

Короче говоря, с поддержкой кастомных DataSource Персональный ассистент & Корпоративный чат-бот AI-UniBot «научился» работать с любыми источниками данных — от legacy-систем до open-source-решений. Это устраняет зависимость от наших обновлений, то есть — уменьшает ваши затраты на адаптацию. Следовательно, вместо устранения технических ограничений, вы можете сосредоточиться на ваших актуальных бизнес-задачах.