Разработка интеллектуальной системы поиска (Бюджет: 500000 ₽, для всех)

Проект заключается в разработке интеллектуальной системы для автоматизированного поиска и анализа учебных материалов, предназначенной для предоставления точных ответов на тесты, используя библиотеку и лекции по дисциплинам. Основной задачей является создание системы, которая будет обеспечивать поиск и анализ вопросов на основе учебных материалов, с точностью ответов не менее 90%. Задачи для разработчика: Автоматический поиск ответов: Система должна обеспечивать мгновенный поиск ответов на тестовые вопросы на основе загруженных учебных материалов, включая лекции и библиотеку по дисциплинам. В случае отсутствия точных данных в базе, система должна подключать внешние источники (Google, Yandex) для расширения информации. Интеграция нейросетей: Использование ChatGPT для анализа сложных запросов, требующих контекстуального понимания и интерпретации. Обработка мультимедийных данных: Поддержка преобразования мультимедийных данных (видео, аудио, изображения) в текст с помощью OCR и распознавания речи, чтобы пользователь мог найти информацию, даже если она представлена в видеоформате или аудиоформате. Поиск по ключевым словам и тайм-кодам: Разработка системы для фильтрации данных по дисциплинам, темам, типам материалов и меткам времени в видео, чтобы пользователи могли быстро находить нужную информацию. Поддержка составных и многозначных запросов: Обработка запросов, которые включают несколько аспектов, предоставление различных интерпретаций ответа и пояснений. Интерактивность и обратная связь: Возможность интерактивного взаимодействия с системой для получения мгновенных ответов, а также сбор обратной связи от пользователей для улучшения точности ответов. Этапы разработки: Проектирование базы данных: Создание структуры базы данных для хранения различных типов учебных материалов, включая текст, видео и изображения. Интеграция с облачными хранилищами для хранения больших файлов и векторным хранилищем для текстов. Парсинг и загрузка данных: Разработка автоматизированного процесса парсинга учебных материалов из библиотек и личных кабинетов пользователей с регулярным обновлением данных. Создание графа знаний: Построение графа знаний для выявления взаимосвязей между понятиями, дисциплинами и темами. Интеграция внешних поисковых систем и нейросетей: Настройка API для работы с внешними поисковыми системами и нейросетями для обработки сложных запросов. Разработка пользовательского интерфейса: Создание интуитивно понятного интерфейса для поиска и просмотра учебных материалов, включая возможность отправки запросов для получения ответов. Алгоритмы ранжирования и фильтрации источников: Разработка системы ранжирования, которая будет приоритизировать внутренние данные перед внешними источниками и фильтрация для исключения ненадежных данных. Команда: Для реализации проекта потребуется 3 человека: 2 бекенд разработчика: Один для разработки базы данных и интеграции с облачными хранилищами, второй — для работы с нейросетями и разработки парсинга. 1 фронтенд разработчик: Разработка интерфейса, интеграция с API и создание интуитивно понятного пользовательского интерфейса. Требования к результату: Система должна обеспечивать точные и релевантные ответы на тестовые вопросы из учебных материалов, с точностью не менее 90%. Требования к проекту: Интуитивно понятный интерфейс для пользователей. Поддержка мультимедийных данных и семантического поиска. Высокая точность обработки запросов, включая сложные и многозначные вопросы. Интеграция с внешними источниками и нейросетями. Адаптация системы на основе обратной связи пользователей. Соблюдение стандартов безопасности данных и подготовка документации.