Студенты НИТУ МИСИС получили 500 тысяч рублей за ИИ-помощника для Портала поставщиков

Команда НИТУ МИСИС заняла первое место на хакатоне Tender Hack и получила 500 тысяч рублей. Студенты представили ИИ-помощника для Портала поставщиков, который отвечает на вопросы пользователей, помогает операторам поддержки и сопровождает посетителей при работе с сайтом.

Как устроен проект студентов

Помощник получил имя «Валерчик». Система ищет ответы в базе знаний, учитывает роль пользователя и показывает ссылки на использованные материалы. Если информации недостаточно, обращение передаётся специалисту.

Пользователь может задать вопрос текстом или голосом. При регистрации на портале помощник подсвечивает нужные элементы интерфейса и проводит человека по этапам процедуры. Для сотрудников поддержки предусмотрен отдельный интерфейс. Он распределяет обращения, предлагает варианты ответов и помогает обновлять базу знаний.

Команда также показала функцию обработки больших инструкций. Из документа объёмом 300 страниц система сформировала около 600 справочных статей. По информации НИТУ МИСИС, основные компоненты решения работают на собственных вычислительных мощностях, без передачи пользовательских данных во внешние облачные сервисы.

Элемент разработки	Практическая функция
Поиск по базе знаний	Ответы на вопросы пользователей
Определение роли	Разные сценарии для поставщика и заказчика
Голосовой ввод	Вопросы без набора текста
Передача специалисту	Обработка обращений, где ИИ не нашёл ответ
Интерфейс оператора	Распределение запросов и подготовка ответов

Кто вошёл в команду

В состав команды «НАШИ ЛЮБИМЫЕ МИСИС МОДЖАРУНГ» вошли Кирилл Вериялов, Эрик Фазлыев, Алексей Кошелев, Ярослав Ролдугин и Альберт Храмов. Все участники учатся по программе «Информатика и вычислительная техника».

Центр технологических конкурсов и олимпиад МИСИС помогает студентам готовиться к ИТ-соревнованиям, хакатонам и олимпиадам. Университет сообщает, что за шесть лет его студенты выиграли на таких мероприятиях более 39 млн рублей.

Чем проект полезен для учебных работ

Разработка показывает, как ИИ-систему связывают с базой знаний, пользовательскими ролями и интерфейсом поддержки. Для курсовой или выпускной работы здесь можно изучать поиск по документам, обработку инструкций, голосовой ввод и передачу сложных запросов оператору.

Перед использованием этих примеров в академическом тексте стоит отдельно проверить архитектуру системы, ограничения голосового ввода и порядок обработки данных. В источнике подтверждены возможности проекта и результаты хакатона, но подробные технические характеристики команды не раскрыты.