AI-ассистент для корпоративного дашборда

О проекте

В компании был корпоративный дашборд продаж на PIX BI — российской BI-платформе для создания интерактивных дашбордов и визуализации данных. Дашборд получал данные из Битрикс24: сделки, воронка, показатели менеджеров.

Задача: дать пользователям возможность задавать вопросы по данным дашборда на естественном языке и получать ответы — без необходимости разбираться в фильтрах и срезах.

Архитектура

Решение построено на локальной языковой модели — без отправки данных во внешние сервисы, что важно для корпоративной среды.

Как это работает:

1. RAG по данным дашборда — актуальные данные из PIX BI передаются модели как контекст
2. Промпты со структурой БД — модель знает схему данных и умеет формулировать запросы
3. Text-to-SQL — вопрос пользователя переводится в SQL-запрос к базе
4. Адаптация ответа — результат запроса модель преобразует обратно в понятный текстовый ответ

Пример: «Сколько сделок закрыл Иванов в этом месяце?» → SQL-запрос → цифра из базы → «В этом месяце Иванов закрыл 12 сделок на сумму 450 тыс. руб.»

Стек

PIX BI + Битрикс24 + локальная LLM + RAG + Text-to-SQL

Как появился проект

Руководство поставило задачу: придумать продукт с использованием ИИ. Я предложил это решение — прикрутить языковую модель к уже существующему дашборду, чтобы с данными можно было работать через диалог.

Кто пользовался и как работало

Основной пользователь — руководитель макрорегиона. В целом система работала хорошо: цифры выдавала корректно, модель не «галлюцинировала» в данных. Редкие ошибки были связаны с интерпретацией запроса — если формулировка была размытой, модель могла понять её не так. При чётких вопросах результат был точным.

Моя роль

Инициатива, проектирование и полная разработка — всё в одном лице.