Проект: AI-ассистент для анализа командных встреч

Мета:
Создать комплексную AI-систему для автоматической обработки аудиозаписей командных встреч. Ключевые требования — преобразование неструктурированных разговоров в структурированные, готовые к анализу данные; создание многоуровневых саммари для различных ролей (Owner, Team Lead, BizDev); и разработка интерактивного AI-ассистента для мгновенного доступа к корпоративной базе знаний через Telegram.

Мой Вклад:
Проект начался с вызова: ключевая информация компании — решения, проблемы и задачи — была "заперта" внутри часовых аудиофайлов. Это делало ее поиск и анализ практически невозможным, заставляя сотрудников тратить время на повторное прослушивание.

Мой вклад заключался в проектировании и разработке "с нуля" целостной, многокомпонентной архитектуры на self-hosted n8n, которая преобразовала пассивные аудиозаписи в активный и интеллектуальный ресурс.

Я стратегически выбрал стек PostgreSQL + Supabase, что позволило объединить надежность реляционной базы данных для структурированных отчетов с мощностью векторного хранилища для семантического AI-поиска.

Система состоит из трех взаимосвязанных рабочих процессов (workflows), которые обеспечивают полный цикл жизни данных:

Воркфлоу №1 ("Фабрика Данных"): Этот процесс служит фундаментом всей системы. Он автоматически принимает аудиозаписи, интегрируется с сервисом транскрипции, а затем с помощью OpenAI генерирует уникальные, кастомизированные саммари для каждой роли. Финальные данные структурируются и хранятся одновременно в PostgreSQL и векторизуются для Supabase.

Воркфлоу №2 ("Синтезатор Аналитики"): Работая по расписанию, этот воркфлоу агрегирует ежедневные саммари из PostgreSQL, повторно использует AI для создания концентрированного стратегического отчета за неделю для владельца, и автоматически рассылает персонализированные сводки ключевым сотрудникам (Team Lead, BizDev) в Telegram.

Воркфлоу №3 ("Интерактивный AI-ассистент"): Венец системы — Telegram-бот, который служит единой точкой доступа к базе знаний. Я реализовал:

Разграничение доступа: Бот идентифицирует пользователя и его роль через базу данных, открывая соответствующие функции.

Команды для администраторов: Возможность по запросу генерировать отчеты, запуская Воркфлоу №2.

RAG-пайплайн (Retrieval-Augmented Generation): Полноценный механизм ответов на вопросы. Бот преобразует запрос пользователя в вектор, находит релевантную информацию в Supabase, готовит контекст и генерирует точный ответ с помощью OpenAI.

Результат:
Успешно разработан и внедрен автономный корпоративный "второй мозг", работающий 24/7. Клиент получил систему, которая преобразует разговоры в структурированные активы, экономит десятки часов рабочего времени и позволяет принимать решения на основе данных, а не воспоминаний.

Архитектура является полностью масштабируемой: добавление новых ролей, типов отчетов или источников данных не требует перестройки системы. Решение обеспечивает мгновенный и безопасный доступ к информации, гарантируя, что каждый сотрудник видит только те данные, которые ему предназначены.

#n8n #PostgreSQL #Supabase #pgvector #OpenAI #Telegram #TelegramBot #Automation #NoCode #API #APIIntegration #RAG #LLM #AIassistant #WorkflowAutomation #BusinessAutomation #Автоматизация #ЧатБот