Адаптивная ИИ-методология для образовательных учреждений: от киберполигона до робота-гида

Разрабатываем десктопное программное обеспечение на базе локальной малой языковой модели (LLM) и технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG), позволяющее быстро создавать ИИ-агентов для работы в офлайн-режиме на обычном ПК с видеокартой (12–16 ГБ ОЗУ).

Цель: заменить трудоёмкий и дорогостоящий найм низкоквалифицированного персонала (гидов, консультантов, операторов) на автономных, всегда доступных и постоянно обновляемых ИИ-ассистентов.

Задачи:
— разработать универсальную архитектуру для подключения документов и знаний по конкретной тематике;
— реализовать три прототипа: ИИ-ведущий для киберполигона, ИИ помощник для абитуриентов и студентов, управляющий модуль для автономного робота-гида;
— обеспечить поддержку текстового и голосового взаимодействия без зависимости от облачных сервисов.

Ожидаемый результат: готовая к внедрению методология и рабочие прототипы, снижающие операционные издержки на персонал и повышающие качество информационного сопровождения за счёт 24/7-доступности и точности данных.

Потребители: вузы, центры цифровых компетенций, музеи, технопарки и выставочные комплексы, которым требуется масштабируемое, недорогое и легко обновляемое решение для взаимодействия с посетителями и обучающимися.

На страницу проекта