Core LLM Assistant как стратегическая вершина Project CORE

Core LLM Assistant

🎯 Видение

💡 Почему это имеет смысл для нас

• Мы внедряем ERP, формируем MDM, строим BI, очищаем и описываем процессы.

• Всё это — фундамент, чтобы ассистент мог работать корректно.

• Это цель и фокус всей трансформации — как у SpaceX цель не просто построить ракету, а доставить полезную нагрузку в космос.

🧭 Core LLM Assistant как North Star

• Менеджер пишет:

«Покажи, где проседает логистика RX по аптекам за последние 3 дня»

• Ассистент отвечает:

— Нарушен SLA в Vilnius на 1.7 дня

— 4 SKU на критических остатках

— 2 поставщика не подтвердили доставку в срок

— Продажи RX выросли на 8%, требуется перераспределение

📐 Что видит руководитель

• 📊 Отчёты на естественном языке
Не нужно заходить в BI, фильтровать, строить дашборд. Просто спрашиваешь.

• 🔔 Уведомления об отклонениях
Система сама сигнализирует при нарушениях KPI.

• 📅 Регулярные сводки
Ежедневные, еженедельные, квартальные отчёты по зонам ответственности.

• 📌 Агенты по расписанию
Например, “слотный отчёт” каждое утро, или “агент рисков” — по событиям.

💼 Что получают собственники и инвесторы

• 📱 Доступ к бизнесу с телефона
Пишете в чат-ассистенте:

«Что у нас по аптечной сети в Могилеве?»

И получаете краткую сводку: продажи, отклонения, риски, рекомендации.

• 💰 Финансовая прозрачность
Вы видите:
• движение по P&L, оборачиваемость, остатки;
• отклонения в марже, логистике, кассовом разрыве.

• 📈 Рост оценки компании
Система показывает зрелость, прозрачность и готовность к масштабированию.

⚙️ Техническая реализация

🔧 1.Архитектура и компоненты

🛠️ 2.Источники данных

🔄 3.Как всё работает пошагово:

1. Менеджер вводит запрос на естественном языке:

«Покажи риски по RX в рознице»

2. LLM парсит запрос, определяет сущности: RX, розница, риски.

3. Механизм RAG отправляет уточнённый SQL-запрос в BI-слой или вытягивает нужную информацию из описанных процессов / метрик.

4. LLM получает данные, интерпретирует их в виде осмысленного отчёта, добавляя описания, пояснения, тренды, сигналы.

5. Ответ возвращается в чат-бот или web-интерфейс.

🤖 4.Агенты

• выполняют заранее заданные Prompts,

• запускаются по расписанию или по событию,

• отправляют результат нужному человеку.

• Финансовый агент: каждый понедельник — анализ P&L, отклонения по марже

• Операционный агент: каждый день в 08:00 — сводка по аптекам, запасам, логистике

• Рекрутинговый агент: еженедельно — статус по вакансиям и откликам

• MDM-агент: мониторинг дублей, невалидных SKU, незаполненных карточек

🚀 Преимущества

⚡ Питч

🔁 Реверсивный путь: от LLM Assistant к текущим шагам

1. Финальный уровень (LLM Assistant функционирует)

Требования:

• Консолидированные данные из всех систем (ERP, CRM, WMS, HRM, BI)

• Унифицированная модель данных

• Доступ к данным через API / SQL / векторную базу

• Встроенный LLM с RAG (retrieval-augmented generation)

• Поддержка авторизации, ролей, журналов запросов

Что должно быть реализовано:

• ⬜ Единая BI/SQL-структура с агрегациями по бизнес-направлениям

• ⬜ Инфраструктура для векторного поиска и embed-ответов

• ⬜ Подключение всех источников через ETL-пайплайны

• ⬜ Архитектура доступа к данным (read-only views или промежуточный lake)

• ⬜ Web-интерфейс или Telegram-интерфейс для LLM-бота

2. Подуровень: слои данных и процессов

Требования:

• ERP работает и наполняется чистыми данными

• CRM, WMS, HRM — синхронизированы и покрывают ключевые процессы

• BI (PowerBI, Metabase или Looker) формирует ключевые отчёты

• MDM-стратегия — верификация данных, единые справочники

• Прописанные бизнес-процессы в To-Be модели

Что должно быть готово:

• ✅ Выбор и внедрение ERP-системы (или утверждённый план и сроки)

• ⬜ Валидация As-Is и To-Be процессов

• ⬜ Запущенная реализация стратегии мастер-данных (MDM)

• ⬜ Определение ключевых метрик и KPI

• ⬜ Настроенный BI-доступ к таблицам и отчётам (SQL, OLAP, ETL)

3. Базовый уровень: организационная и архитектурная зрелость

Требования:

• Коммуникационные каналы централизованы (Teams, Notion)

• У сотрудников есть ролевая привязка к данным (RACI)

• Файлообмен, документация, сбор требований — структурированы

• Устранён хаос в интеграциях и ручных Excel-выгрузках

• Начата цифровая трансформация

Что должно быть завершено:

• ✅ Формирование проектной команды и ролей (PM, CTO, BA, Product)

• ✅ Аудит текущих систем и процессов (As-Is)

• ✅ План интеграции и миграции (в том числе для 1С)

• ✅ Центральный каталог источников данных

• ⬜ Запуск корпоративной базы знаний и единой среды работы

📍 Первая точка старта: что делать сейчас

🔹 1.Фиксировать архитектуру и требования

• Финализировать выбор ERP и подписать стратегию внедрения

• Утвердить модель мастер-данных (MDM) и каталог ключевых сущностей (SKU, контрагенты, аптеки, склады и т.д.)

• Определить ключевые бизнес-показатели, которые лягут в основу будущих LLM-запросов

🔹 2.Собирать To-Be модель

• Описывать целевые процессы в ARIS/Visio

• Привязать роли, точки контроля, каналы обмена

🔹 3.Заложить фундамент данных

• Назначить владельцев данных

• Начать очистку и миграцию справочников

• Параллельно проектировать слой BI: метрики, SQL-доступ, шаблоны отчётов

🔹 4.Разметить агенты и LLM-сценарии (в черновом виде)

• Составить список «типичных запросов», которые должен обрабатывать ассистент (P&L, логистика, SKU, HR)

• Привязать к ним источники и метрики (начать составление карты данных)

🗺 Модульная структура пути