Как инженер может найти нужные данные за секунды в тысячах страниц техдокументации? Docora AI помог АО «НИИК» решить эту задачу
За десятилетия работы институт накопил огромный объем технической информации: технологические регламенты, расчеты, схемы, чертежи и описания химических процессов. Поиск нужных данных занимал значительное время — особенно у новых сотрудников, которым требовалось быстро адаптироваться в сложной структуре базы знаний.
Необходим был интеллектуальный информационный ассистент — система, способная оперативно и точно находить нужную информацию в огромном массиве данных, обеспечивая эффективную поддержку сотрудников при выполнении проектных и технологических задач. Разработчики должны были на выходе получить инструмент, способный работать с инженерной и химической документацией без потери структуры формул и контекста. Программа, сокращая время поиска и анализа данных, должна исключить ошибки, связанные с устаревшими версиями документов. Дополнительным требованием являлось сохранение всех процессов строго в корпоративном контуре: данные должны быть защищены NDA, так как относятся к критически важным технологиям.
Проект отличался высоким уровнем сложности. В случае инжиниринговой компании используемая информация может быть представлена в различном формате и содержании. Это может быть и привычная для Data Science «количественная» информация — временные ряды, как поток данных системы АСУ ТП уже действующего объекта, так и «полукачественная» информация — микс текстовых документов, объясняющих/обосновывающих принятые технические решения с численными значениями расчетов, подкрепляющих текстовую информацию, и даже графические данные, разрабатываемые на этапе проектирования объекта и принятия основных технических решений. В таких условиях инструмент, который позволит быстро проанализировать имеющиеся архивные данные, а также их аппроксимировать, сравнить ранее принятые решения по набору критериев, но при этом достаточно точный и достоверный (характеризующийся отсутствием галлюцинаций, что критически важно для химической отрасли) — большое операционное преимущество для инженера-технолога.
Созданный разработчиком Codeinside AI-ассистент Docora AI подходит под специфику химической отрасли: система корректно анализирует документы со сложными инженерными описаниями, расчетами, химическими формулами, схемами и чертежами. В ходе проекта система обучалась на материалах по производству ключевого продукта НИИК – карбамида. Docora AI показала способность не только находить релевантные фрагменты в массиве информации, но и возвращать результаты в удобной для инженеров форме: с воспроизведением формул, пояснениями и ссылками на источники.
AI-ассистент Docora AI уже прошел апробацию в НИИК – 82% запросов получили сформированный ответ на основе данных из базы института, 99% ответов признаны корректными по содержанию, а время поиска информации сократилось в десятки раз.
Новый продукт был представлен специалистам компаний и бизнес-сообществу на двух мероприятиях – на форуме «Искусственный интеллект в научно-технологическом развитии химической отрасли» (Москва, 20 ноября 2025г.) и на митапе «ИИ-ассистенты в промышленности» (2 декабря 2025г., платформа CodeInside).
Заместитель генерального директора по цифровой трансформации НИИК Павел Колодеца в докладах, представляющих опыт пилотного проекта НИИК по обучению модели и созданию AI-ассистента, отметил, что она была создана на основе классической монографии «Карбамид. Свойства, производство, применение», являющейся собственностью института. Это позволило проверить, как система справляется с контентом, который максимально близок к реальным производственным задачам. Проект доказал, что LLM-ассистенты могут безопасно и эффективно работать в промышленной среде. Сегодня разработки в сфере ИИ играют ключевую роль в создании новых продуктов и сервисов, что вызывает большой интерес у бизнес-сообщества.
– Такая система имеет практически неограниченный производственный и научный потенциал — стартуя с условного уровня «интеллектуальный менеджер информации» до перспективного «цифрового эксперта». Последнее особенно важно в условиях сокращения доступных человеческих ресурсов, требований к акселерации подготовки и адаптации молодых специалистов. Система показала способность работать со сложными специализированными данными, что особенно важно для нашей отрасли. Пилотный проект подтвердил перспективность такого решения для дальнейшей интеграции в деятельность института. Мы планируем сохранить текущий вектор развития и дальше форсировать проекты разработки и внедрением ИИ решений в нашей компании с партнерами CodeInside, — подчеркнул Павел Колодеца.
Пилотный проект НИИК подтверждает потенциал искусственного интеллекта для улучшения обработки сложных химических данных и ускорения технологических процессов. Институт намерен развивать эти решения, чтобы обеспечить устойчивость бизнеса в условиях быстро меняющихся технологический реалий.
Чтобы увидеть обсуждение в живом формате и услышать дополнительные комментарии экспертов, рекомендуем посмотреть запись совместного митапа НИИК и CodeInside.
