Цель чтобы нейросеть могла получать данные из Альфа-Авто и помогать в работе магазина автозапчастей.
Хотим, чтобы через чат можно было:
* искать номенклатуру;
* смотреть остатки и цены;
* видеть, на каком складе и по какому адресу лежит товар;
* смотреть продажи;
* помогать продавцам находить нужный товар;
* помогать с подбором запчастей и проверять, есть ли подходящая позиция у нас в наличии;
* находить дубли и ошибки в номенклатуре;
* предлагать правильные и единообразные названия товаров.
На первом этапе достаточно доступа на чтение данных, без автоматического изменения базы.
Нужно понять, как лучше технически реализовать такую интеграцию, что потребуется доработать в Альфа-Авто, а также примерную стоимость и сроки.
Добрый вечер!
В Альфа-Авто поднимаю HTTP-сервис, который отдаёт номенклатуру, остатки и продажи по запросу. ChatGPT дёргает этот API через function calling — так нейросеть сама решает, когда нужны данные из базы.
Подбор и поиск дублей — это промпты + логика сравнения артикулов; правку названий пока без записи в базу.
Пришлите выгрузку структуры справочников (или скрин обработки) — оценю, какие регистры понадобятся, и напишу план доработок.
Добрый день. Уже делал подобную задачу. Сделаю за короткий срок.
Интеграцию могу сделать через отдельный read-only API к Альфа-Авто, чтобы ChatGPT запрашивал из 1С только нужные данные, а не получал прямой доступ к базе. Поиск, остатки, цены, склады и продажи можно вынести в первый этап, а подбор запчастей и анализ номенклатуры подключать следующим. Нужно знать редакцию Альфа-Авто и какой источник применимости запчастей сейчас используется.
Вы немного переоцениваете возможности ChatGPT.
ChatGPT - это текстовая модель, которая предназначена для взаимодействия "задал вопрос - получи ответ". Причем ответ текстовый, никаких там "посмотри, сколько у меня на складе лежит горшков и узнай их цену у моего дружбана Коляна".
ChatGPT не умеет "смотреть остатки", не умеет "вести учет". Это просто говорилка. Она может вести диалог, но вы не можете ей сказать "вот моя база данных, там у меня записаны остатки моих товаров, как только кто-то спросит, скажи ему, сколько у меня таовров".
Соответственно, модель не сможет "видеть, на каком складе и по какому адресу лежит товар". Она не предназначена для ведения учета, она не предназначена для "просмотра" каких-то баз данных. Она этого просто не умеет.
Если вы хотите обучать ChatGPT, это нелепо. Есть способы гораздо проще и эффективнее. Тот-же Make, n8n и другие сервисы, в которых вы можете делать свой workflow.
В общем это надо обсуждать, долго и тщательно. Но, еще раз, то что вы просите ChatGPT сделать не сможет потому, что она это не умеет, так как не для этого предназначена.
Добрый вечер! Задача рабочая, делается. По сути схема такая: Альфа-Авто отдаёт данные наружу, а нейросеть сама ходит за ними, когда они ей нужны для ответа. На чтение, как вы и хотите на первом этапе.
Сразу скажу, обо что такие проекты обычно спотыкаются — поиск по артикулам. В автозапчастях один и тот же номер пишут по-разному, и обычный поиск по строке половину запросов просто не находит. Решается, но думать об этом надо сразу, а не когда всё уже собрано.
Что конкретно дорабатывать в Альфа-Авто и сколько времени это займёт, скажу точно, когда посмотрю базу. Напишите версию Альфа-Авто и сколько примерно позиций в номенклатуре. Ещё лучше созвониться минут на пятнадцать, разложу всю схему.
Добрый день! Могу вам помочь, обладаю нужными знаниями и компетенциями для решения вашей задачи. А также могу поделиться кейсами по похожим сферам деятельности. Напишите ваш номер, обсудим детали, буду рад быть полезным!