Главный дашбордРеальный интерфейс · реальный интерфейс продукта
01 / Контекст
Бизнес теряет время не из-за отсутствия документов, а из-за невозможности быстро доказать ответ
Договоры, акты, счета и регламенты распределены между папками, почтой и мессенджерами. Поиск зависит от названия файла и памяти сотрудника, а ответ обычного AI сложно использовать в юридической работе без страницы и цитаты. Мы создали единый контур, где документ проходит путь от безопасной загрузки и OCR до поиска, анализа рисков, задач и закрывающих документов.
Задача
Сделать корпоративные знания доступными и проверяемыми
Решение
RAG-поиск, AI-анализ договоров и контроль исполнения
02 / Боль → решение
Сняли ключевые риски доверия, поиска и исполнения
01
Знания зависят от людей
Сотрудник ищет файл по названию или спрашивает коллегу, который помнит, где лежит нужная версия.
Как решили
Организовали документы по workspace, папкам, коллекциям и тегам; добавили гибридный поиск по словам и смыслу.
02
AI-ответ нельзя проверить
Пользователь видит красивый вывод, но не понимает, каким документом он подтверждён.
Как решили
RAG-чат отвечает только по доступному контексту и возвращает документ, страницу, цитату и релевантный фрагмент.
03
Риски находят слишком поздно
Юридические и финансовые условия проверяются вручную уже перед подписанием.
Как решили
AI-review классифицирует замечание, показывает исходную цитату, рекомендацию, критичность и статус обработки.
04
После подписи контроль распадается
Суммы, обязательства, сроки и закрывающие документы продолжают вести в таблицах.
Как решили
Превратили комплект документов в проект сделки с прогрессом, ответственными, дедлайнами, рисками и следующим действием.
03 / Информационная архитектура
Путь пользователя собран вокруг содержательной задачи
Загрузка файла→MIME + SHA-256→OCR / parsing→Chunks + embeddings→Hybrid retrieval→RAG / AI review→Проект и контроль
Архитектура подтверждена предоставленной документацией, структурой приложения и реальными экранами продукта.
04 / Ключевой UX
Пользователь проходит весь путь документа в одном рабочем пространстве
Celery-worker извлекает текст из PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML и изображений, применяет OCR для RU/KZ/EN, классифицирует файл и строит индекс. В чате сотрудник получает потоковый ответ с источниками, а в проекте руководитель видит суммы, обязательства, риски, сроки и следующее действие.
Проверяемый AI-чатПотоковый ответ, цитаты, страницы и панель источниковКонтроль сделкиДокументы, суммы, прогресс, риски, сроки и ближайшее действие
05 / Контентная модель
Изоляция данных встроена в доменную модель продукта
Workspace
Контур команды
Собственные участники, роли, документы и Qdrant collection
Document
Файл и индекс
Оригинал в MinIO, metadata в PostgreSQL, chunks в Qdrant
Finding
Замечание AI-review
Критичность, цитата, рекомендация и рабочий статус
Project
Сделка
Стороны, сумма, обязательства, дедлайны, задачи и комплект файлов
Template
Генерация документа
Переменные, инструкция, AI-заполнение и экспорт DOCX/MD/HTML
Entity graph
Связи знаний
Организации, БИН/ИИН, договоры, акты и отношения документов
06 / Технический стек
AI-функции отделены от хранения, доступа и фоновой обработки
Next.js 16 + React 19TypeScript UI, Radix, TanStack Query, Zustand и assistant-uiFastAPI + Python 3.12Pydantic, SQLAlchemy 2 Async, REST /api/v1 и OpenAPIPostgreSQL 16Metadata, RBAC и полнотекстовый индекс tsvectorQdrant 1.12 + FastEmbedОтдельная коллекция на workspace и локальные CPU embeddingsCelery + Redis 7OCR, классификация, chunking и индексирование в фонеMinIO + S3 APIИзолированное хранение оригиналов и сгенерированных документов
07 / Интерактивные сценарии
Интерфейс помогает закончить задачу без лишних переходов
SSE streaming
Ответ появляется постепенно без ожидания полного LLM-цикла
Source panel
Каждый вывод связан с документом, страницей и фрагментом
Finding workflow
В работе, исправлено, риск принят или не применимо
Agent settings
Инструкция, retrieval depth, temperature и legal mode
08 / Безопасность
Доверие к AI начинается с контроля источника и доступа
Защита строится слоями: access JWT живёт 15 минут, rotating refresh token — 30 дней в httpOnly cookie; повторное использование старого refresh token отзывает связанную серию. Backend проверяет роль внутри workspace, API защищены CSRF, rate limiting и security headers, а загрузка — реальным MIME-типом и SHA-256. Аудит фиксирует операции с документами, шаблонами, агентами и доступом.
15 минaccess JWT
30 днейrefresh token
SHA-256контроль файлов
4workspace-роли
Текущая стадия — функциональный MVP с production-ориентированной архитектурой. Перед запуском у заказчика нужны финальные CI/E2E-проверки, инфраструктурная настройка и приёмочное тестирование. Демонстрационные данные на экранах не выдаются за реальные документы клиента.
09 / Контрольный контур
Администратор видит действия и доступы, не открывая содержимое всем сотрудникам
Глобальные роли user/admin сочетаются с иерархией owner → admin → editor → viewer внутри каждого workspace. Журнал действий и отдельные настройки пространства дают руководителю контролируемую командную модель, а backend остаётся единственным источником истины для проверки прав.
Изоляция документов между workspaces
Отдельная Qdrant collection на пространство
Отзываемые сессии и reuse detection
Аудит операций с данными и доступом
Роли и настройки workspaceРеальный интерфейс управления доступом
10 / Техническая проверка
Production-контур предусмотрен от reverse proxy до восстановления данных
01
Hybrid retrieval
Qdrant и PostgreSQL FTS объединяются через Reciprocal Rank Fusion.
02
Локальный индекс
FastEmbed рассчитывает embeddings на CPU без передачи файлов внешнему сервису.
03
Фоновый pipeline
Celery отделяет тяжёлый OCR и parsing от пользовательского запроса.
04
Наблюдаемость
Structured logs, Prometheus, Sentry и health checks.
05
Качество
Alembic, pytest, Vitest, Playwright, Ruff и TypeScript typecheck.
06
Развёртывание
Docker Compose, Traefik 3.6, HTTPS/Let’s Encrypt и backup/restore scripts.
11 / Реальные интерфейсы
Ключевые сценарии показаны на работающих экранах продукта
Дашборд пространстваДокументы, активность и состояние конкретной командыБаза знанийПапки, коллекции, теги и статусы обработкиЖурнал действийПрозрачная история операций и измененийAI-агентыЮрист, бухгалтер, HR, закупки и пользовательские роли
12 / Результат
Femida превращает архив документов в рабочую операционную систему: сотрудник быстрее находит проверяемый ответ, юрист раньше видит риск, а руководитель контролирует исполнение сделки и историю действий в одном защищённом пространстве.
Платформа продаёт не «AI-чат», а управляемый процесс от загрузки файла до решения, задачи и итогового документа.
