Курс Инструменты Искусственного Интеллекта в 1С для программистов

Модуль 1: Основы промтов и работа через единый API

    Теория:

1. Введение в ИИ и работу с моделями
   • 1.a. Базовые концепции контекста, ролевых установок и форматов ответов
   • 1.b. Облачные и локальные модели: особенности применения
2. Работа с промтами
   • 2.a. Правила составления эффективных промтов для задач 1С
   • 2.b. Хранение промтов как управляемых данных и контроль версий
3. Инструменты и подключение
   • 3.a. Единая точка входа через API-шлюз для работы с различными моделями

   Практика:

4. Составление промтов для типовых задач анализа текста и классификации
5. Отправка запроса из 1С к шлюзу и разбор ответа

Модуль 2: API в 1С, Tool Calling и оптимизация

    Теория:

1. Основы HTTP-запросов в 1С
   • 1.a. Методы запросов, структура запросов, заголовки, авторизация
   • 1.b. Объекты HTTPСоединение и HTTPЗапрос в платформе
2. Структурированные ответы и управление действиями
   • 2.a. Формирование строго определённого формата данных
   • 2.b. Механизм Tool Calling для взаимодействия модели с базой данных 1С
3. Оптимизация и тестирование моделей
   • 3.a. Кэширование ответов по хешу запроса
   • 3.b. Управление лимитами контекста и обрезка истории
   • 3.c. Сравнение локальных и облачных моделей через единый шлюз по скорости и качеству вывода

   Практика:

4. Написание обработки с поддержкой истории диалога
5. Реализация механизма Tool Calling для запроса данных из регистров
6. Замер времени отклика и анализ формата ответа для выбора оптимальной модели

Модуль 3: Передача данных 1С в ИИ и обработка ответов

    Теория:

1. Подготовка данных из 1С для модели
   • 1.a. Сериализация объектов через ЗаписьJSON
   • 1.b. Отбор необходимых полей и оптимизация объёма передаваемых данных
2. Контекстная подкормка из базы данных
   • 2.a. Поиск релевантных записей по запросу пользователя
   • 2.b. Формирование фрагментов данных для системного промта
3. Обработка и валидация ответов
   • 3.a. Парсинг JSON и заполнение реквизитов документов
   • 3.b. Валидация структуры ответа и алгоритмы возврата при некорректных данных

   Практика:

4. Реализация обработки выгрузки данных и записи результата в документ
5. Тестирование валидации и алгоритмов возврата при некорректных ответах

Модуль 4: Локальные модели — тестирование и выбор через шлюз

    Теория:

1. Работа с локальными моделями:
   • 1.a. Обзор популярных моделей и подключение через прокси
   • 1.b. Системные требования и принципы квантования
2. Сравнение и выбор моделей:
   • 2.a. Метрики оценки скорости и качества вывода
   • 2.b. Критерии выбора модели с учётом чувствительности данных и бюджета

   Практика:

3. Отправка тестовых запросов к различным моделям через единый API
4. Замер времени отклика и анализ формата ответа для выбора оптимального решения

Модуль 5: Интеграция с Telegram, отправка по email и завершение курса

    Теория:

1. Создание Telegram-бота
   • 1.a. Регистрация через BotFather и получение токена
   • 1.b. Настройка вебхуков для приёма сообщений в 1С
2. Хранение и управление диалогами
   • 2.a. Структура таблиц хранения истории взаимодействий
   • 2.b. Извлечение контекста для передачи в модель
3. Работа с электронной почтой в 1С
   • 3.a. Формирование писем с текстом и вложениями, обработка ошибок SMTP

   Практика:

4. Настройка приёма сообщений, возврат обработанного ответа в чат на основе данных 1С
5. Реализация записи диалога в базу и выборки контекста для последующих запросов
6. Настройка отправки сгенерированного отчёта на email пользователя