ИИ-поиск по контактам из Telegram-канала Кирилла Фомичева

Почему обычного поиска было недостаточно

В Telegram удобно публиковать контакты. Найти нужного человека в большом архиве сложнее: приходится подбирать слова для поиска, листать канал и вспоминать, о ком был старый пост

Информация уже есть, но каждый раз на её поиск нужно тратить время

Как собрали базу

Сначала выгрузили публикации канала и выбрали посты с деловыми контактами. Затем разложили информацию по карточкам людей

В карточки включали только то, что было в исходных постах: имя, роль, сферу, компанию, описание и контекст знакомства. Если каких-то сведений в публикации не было, в карточку они не попадали

После этого подключили к базе ИИ-поиск

Как им пользоваться

Для поиска не нужно помнить точную формулировку из поста. Можно написать, например:

«Нужен человек из финтеха, который занимается партнёрствами»

Или:

«Кого Кирилл публиковал из инвестиционной сферы?»

Система разбирает запрос, находит подходящие карточки и составляет ответ по данным канала

• Telegram-посты
• публикации с контактами
• отдельные карточки людей
• ИИ-поиск
• запрос своими словами
• подходящие контакты и сведения о них

Зачем сначала делать карточки

Можно было передать модели весь архив. Мы сначала разделили его на карточки: так информацию о каждом человеке проще находить, сопоставлять и показывать в ответе

ИИ разбирает запрос и выбирает подходящие данные. При этом сведения в базе остаются привязаны к конкретным публикациям

Результат

Собрали работающий поиск по архиву Telegram-канала. Можно описать, кого ищешь, и получить контакты из накопленной базы вместо ручного просмотра старых постов

Точность поиска и экономию времени отдельно не измеряли, поэтому таких цифр в кейсе нет

Где такой поиск нужен бизнесу

Похожим образом можно работать с внутренними инструкциями, историей клиентов, базой поставщиков, архивом проектов, договорами, каталогом экспертов, продуктовой документацией, перепиской и заметками

Сначала нужно разложить информацию по понятным записям: людям, компаниям, документам или проектам. После этого сотрудник сможет искать нужное обычным запросом

Что важно в этой работе

Здесь мы прошли весь путь от разрозненных публикаций до базы, по которой можно искать:

• неструктурированные тексты
• извлечение нужных сведений
• приведение к единому формату
• хранение в структурированной базе
• ИИ-поиск
• ответ пользователю

Для компании это способ пользоваться знаниями, которые уже накопились в документах и переписке. ИИ помогает найти нужное в этих материалах