AI-поиск в таблицах документации

Задача и проблема

В технической документации большое количество сложных таблиц, где строки и столбцы могут содержать несколько связанных сущностей. Инженеру нужно быстро находить точные данные, например соответствие региона, температуры, материала или других параметров, чтобы принимать проектные решения.

Проблема в том, что классические RAG-системы на базе LLM плохо справляются с извлечением данных из таблиц. Человеку приходится вручную искать данные в пересечениях столбцов и строк, что занимает 10–15 минут на простой запрос и увеличивает риск ошибок.

Задача — внедрить в RAG-систему AI поиск в таблицах, который позволяет обращаться к документам на естественном языке, быстро находить значения и сокращать рутинную работу инженеров.

Решение — умный поиск по таблицам

Гибридное решение объединяет классический поиск в табличных базах данных с возможностями RAG. Благодаря этому умный поиск по таблицам извлекает точные значения, соответствующие запросу, прямо из столбцов и строк таблиц.

Пользователь формулирует запрос на естественном языке — например: «Сколько дней в Петрозаводске температура была выше 0°C в 2023 году?» — сервис находит нужные значения в таблице и сразу выдает точный ответ.

Решение позволяет использовать ИИ поиск в таблице одновременно в нескольких документах, ускоряет инженерные расчеты, сокращает время на рутинный анализ и снижает риск ошибок при работе с пересечениями в массиве сложных данных.

Кому актуально это решение

Поиск по документации с таблицами подходит компаниям, которые регулярно решают такие инженерные задачи:

• промышленным и производственным предприятиям;
• инжиниринговым и проектным организациям;
• проектным бюро и конструкторским организациям;
• медицинским и научным лабораториям.