Внедрения LLM для технической документации

GenAI и большие языковые модели (LLM)

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

Технические писатели и контент-менеджеры Разработчики (Software Engineers, DevOps) Технические лидеры и архитекторы (Team Lead, CTO) Продуктовые менеджеры и владельцы продуктов (PM, CPO) Руководители отделов технической документации Специалисты по поддержке клиентов (Customer Support) Аналитики данных (Data Analysts) Бизнес-пользователи и менеджеры по продукту

Тезисы

Примерный предварительный план (перед публикацией требует доработки):
- Цели проекта: Автоматизация обработки спецификаций для SAP-разработки в Ленте, ускорение создания технической документации и сокращение ручного труда разработчиков.
- Целевая архитектура: Локальное решение на базе Qwen3 с RAG-пайплайном и векторной БД для семантической работы со спецификациями внутри периметра компании.
- Этапы разработки: От PoC на Qwen3 с тестовыми спецификациями до MVP, интегрированного с контуром SAP и процессами разработки Ленты.
- Успехи и неудачи: Добились релевантной генерации документации под SAP-шаблоны, но столкнулись с проблемами точности на редких кейсах и необходимостью тонкой настройки модели.
- Результаты: Сокращение времени подготовки спецификаций, снижение нагрузки на SAP-разработчиков и подтверждение эффективности локального Qwen3 для работы с чувствительными данными.

Семен Цебро

Lenta Tech (Группа Лента)

Ведущий инженер по машинному обучению.

Видео

Другие доклады секции

GenAI и большие языковые модели (LLM)