Негізгі мазмұнға өту
← Барлық кейстер
LegalTech · RAG · Knowledge management

Femida KnowledgeOS — корпоративтік AI/RAG білім платформасы

Функционалды MVP

Құжаттарды танитын, дәйексөзбен жауап беретін, шарт тәуекелдерін анықтайтын және мәмілені басқарылатын жобаға айналдыратын корпоративтік AI платформасы.

Next.js 16FastAPIPostgreSQL 16Qdrant 1.12Celery + RedisMinIO
8құжат түрі
3OCR тілі
4workspace рөлдері
15 / 30минут / күн JWT
Негізгі бақылау тақтасы — Femida KnowledgeOS
Негізгі бақылау тақтасыНақты интерфейс · өнімнің нақты интерфейсі
01 / Контекст

Бизнес құжат жетіспегендіктен емес, жауапты тез дәлелдей алмағандықтан уақыт жоғалтады

Шарттар, актілер, шоттар және регламенттер қалталарға, поштаға және мессенджерлерге шашыраған. Іздеу файл атауы мен қызметкер жадына тәуелді, ал қарапайым AI жауабын беті мен дәйексөзі жоқ күйде заң жұмысында қолдану қиын. Құжат қауіпсіз жүктеу мен OCR-ден іздеуге, тәуекел талдауына, тапсырмаларға және жабу құжаттарына дейін өтетін бірыңғай жүйе жасадық.

Тапсырма
Корпоративтік білімді қолжетімді және тексерілетін ету
Шешім
RAG іздеуі, шарттарды AI арқылы талдау және орындалуын бақылау
02 / Мәселе → шешім

Сенім, іздеу және орындауға қатысты негізгі тәуекелдерді азайттық

01

Білім адамдарға тәуелді

Қызметкер файлды атауы бойынша іздейді немесе қажетті нұсқаның қайда екенін білетін әріптесінен сұрайды.

Қалай шештік

Құжаттарды workspace, қалталар, коллекциялар және тегтер бойынша ұйымдастырып, сөз бен мағына бойынша гибридті іздеу қостық.

02

AI-жауаптарды тексеру мүмкін емес

Пайдаланушы әдемі қорытындыны көре алады, бірақ оны қандай құжат растағанын түсінбейді.

Қалай шештік

RAG чат тек рұқсат етілген контекстке сүйеніп жауап береді және құжатты, бетті, дәйексөзді әрі тиісті үзіндіні көрсетеді.

03

Тәуекелдер тым кеш анықталады

Құқықтық және қаржылық шарттар қол қойылғанға дейін қолмен тексеріледі.

Қалай шештік

AI-review ескертуді жіктеп, бастапқы дәйексөзді, ұсынысты, маңыздылық деңгейін және өңдеу мәртебесін көрсетеді.

04

Қол қойылғаннан кейін бақылау үзіледі

Сомалар, міндеттемелер, мерзімдер және жабу құжаттары әлі де кестелерде жүргізіледі.

Қалай шештік

Құжаттар жинағын орындалу барысы, жауаптылары, мерзімдері, тәуекелдері және келесі әрекеті бар мәміле жобасына айналдырдық.

03 / Ақпараттық архитектура

Пайдаланушы жолы мазмұндық міндетке сай құрылған

Файл жүктеу→MIME + SHA-256→OCR / parsing→Chunks + embeddings→Hybrid retrieval→RAG / AI review→Жоба және бақылау

Архитектура ұсынылған құжаттамамен, қосымшаның құрылымымен және нақты өнім экрандарымен расталған.

04 / Негізгі UX

Пайдаланушы құжаттың барлық жолын бір жұмыс кеңістігінде өтеді

Celery worker PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML және суреттерден мәтін шығарып, RU/KZ/EN үшін OCR қолданады, файлды жіктеп, индекс құрады. Қызметкер чатта дереккөздері бар ағындық жауап алады, ал басшы жобада сомаларды, міндеттемелерді, тәуекелдерді, мерзімдерді және келесі әрекетті көреді.

Жауабы тексерілетін AI чат — Femida KnowledgeOS
Жауабы тексерілетін AI чатАғындық жауап, дәйексөздер, беттер және дереккөздер панелі
Мәмілені бақылау — Femida KnowledgeOS
Мәмілелерді бақылауҚұжаттар, сомалар, орындалу барысы, тәуекелдер, мерзімдер және келесі әрекет
05 / Мазмұн үлгісі

Деректерді оқшаулау өнімнің домендік моделіне енгізілген

Workspace

Командалық жұмыс жүйесі

Өз қатысушылары, рөлдері, құжаттары және Qdrant collection

Document

Файл және индекс

Түпнұсқа MinIO-да, метадеректер PostgreSQL-де, мәтін бөліктері Qdrant-та

Finding

AI-review ескертуі

Маңыздылық деңгейі, дәйексөз, ұсыныс және жұмыс мәртебесі

Project

Мәміле

Тараптар, сома, міндеттемелер, мерзімдер, тапсырмалар және файлдар жиынтығы

Template

Құжатты генерациялау

Айнымалылар, нұсқаулық, AI арқылы толтыру және DOCX/MD/HTML экспорты

Entity graph

Білім байланыстары

Ұйымдар, БСН/ЖСН, шарттар, актілер және құжаттар арасындағы байланыстар

06 / Технологиялық стек

AI функциялары сақтау, қолжетімділік және фондық өңдеуден бөлінген

Next.js 16 + React 19TypeScript UI, Radix, TanStack Query, Zustand және assistant-ui
FastAPI + Python 3.12Pydantic, SQLAlchemy 2 Async, REST /api/v1 және OpenAPI
PostgreSQL 16Метадеректер, RBAC және tsvector толық мәтіндік индексі
Qdrant 1.12 + FastEmbedӘр workspace үшін жеке коллекция және CPU-да есептелетін жергілікті embeddings
Celery + Redis 7Фондық OCR, жіктеу, chunking және индекстеу
MinIO + S3 APIТүпнұсқалар мен жасалған құжаттарды оқшауланған сақтау
07 / Интерактивті сценарийлер

Интерфейс тапсырманы артық ауысусыз аяқтауға көмектеседі

SSE streaming

Толық LLM циклі аяқталуын күтпей, жауап біртіндеп көрсетіледі

Source panel

Әр қорытынды құжатқа, бетке және мәтін үзіндісіне сілтенген

Finding workflow

Орындалуда, түзетілді, тәуекел қабылданды немесе қолданылмайды

Agent settings

Нұсқаулық, retrieval depth, temperature және legal mode

08 / Қауіпсіздік

AI-ға сенім дереккөз бен қолжетімділікті бақылаудан басталады

Қорғаныс бірнеше деңгейден тұрады: access JWT 15 минут, ал ауысып отыратын refresh token httpOnly cookie ішінде 30 күн жарамды. Ескі refresh token қайта қолданылса, байланысты токендер тобы қайтарып алынады. Backend workspace ішіндегі рөлді тексереді; API CSRF, rate limiting және security headers арқылы, жүктеу нақты MIME түрі мен SHA-256 арқылы қорғалады. Аудит құжаттармен, үлгілермен, агенттермен және қолжетімділікпен жасалған операцияларды тіркейді.

15 минутaccess JWT
30 күнrefresh token
SHA-256файлдарды бақылау
4workspace рөлдері

Қазіргі кезең — production-ға бағытталған архитектурасы бар функционалды MVP. Тапсырыс берушіде іске қосар алдында соңғы CI/E2E тексерулері, инфрақұрылымды баптау және қабылдау сынақтары қажет. Экрандағы демонстрациялық деректер клиенттің нақты құжаттары ретінде көрсетілмейді.

09 / Бақылау жүйесі

Әкімші мазмұнды барлық қызметкерге ашпай-ақ әрекеттер мен қолжетімділікті бақылайды

Жалпы user/admin рөлдері әр workspace ішіндегі owner → admin → editor → viewer иерархиясымен үйлеседі. Әрекеттер журналы мен кеңістіктің жеке баптаулары басшыға бақыланатын командалық модель береді, ал backend құқықтарды тексерудің жалғыз сенімді көзі болып қалады.

  • Workspaces арасындағы құжаттарды оқшаулау
  • Әр жұмыс кеңістігіне жеке Qdrant collection
  • Қайтарып алынатын сессиялар және қайта пайдалануды анықтау
  • Деректермен және қолжетімділікпен жасалған әрекеттер аудиті
workspace рөлдері мен баптаулары — Femida KnowledgeOS
workspace рөлдері мен баптауларыҚолжетімділікті басқарудың нақты интерфейсі
10 / Техникалық тексеру

Production-контур реверс проксиден бастап деректерді қалпына келтіруге дейін қарастырылған

01

Hybrid retrieval

Qdrant және PostgreSQL FTS Reciprocal Rank Fusion арқылы біріктіріледі.

02

Жергілікті индекс

FastEmbed файлдарды сыртқы сервиске жібермей, embeddings векторларын CPU-да есептейді.

03

Фондық өңдеу тізбегі

Celery ауыр OCR және parsing-ті пайдаланушы сұранысынан бөлектеп береді.

04

Жүйенің жұмысын бақылау

Құрылымдалған журналдар, Prometheus, Sentry және жүйе күйін тексеру.

05

Сапа

Alembic, pytest, Vitest, Playwright, Ruff және TypeScript typecheck.

06

Өрістету

Docker Compose, Traefik 3.6, HTTPS/Let’s Encrypt және backup/restore скрипттері.

11 / Нақты интерфейстер

Негізгі сценарийлер өнімнің жұмыс істейтін экрандарында көрсетілген

12 / Нәтиже

Femida құжат архивін жұмыс операциялық жүйесіне айналдырады: қызметкер тексерілетін жауапты тез табады, заңгер тәуекелді ертерек көреді, ал басшы бір қорғалған кеңістікте мәмілелердің орындалуын және іс-әрекеттер тарихын бақылайды.

Платформа AI-чат емес, файл жүктеуден бастап шешімге, тапсырмаға және қорытынды құжатқа дейінгі басқару процесін сатады.

Next.js 16FastAPIPostgreSQL 16Qdrant 1.12Celery + Redis
Келесі жоба

Құжаттарыңызға сүйеніп жауап беретін және дәлелдерін көрсететін қорғалған AI платформасы қажет пе?

Аудиторияларды, контентті, интеграцияларды және іздеу сұранысын талдаймыз. Дизайн басталғанға дейін құрылым мен техникалық жүйені жобалаймыз.

Жобаны талқылау ↗Кейстерге оралу