Интеллектуальный ассистент по вопросам теории оперативно-розыскной деятельности [техническое решение]

от

В данной статье описано техническое решение создания интеллектуального ассистента по вопросам теории оперативно-розыскной деятельности.

Архитектура и технологии

Основной стек технологий:
  • Python 3.x — основной язык программирования
  • Telegram Bot API (библиотека pyTelegramBotAPI) — взаимодействие с Telegram
  • SQLite — реляционная база данных для хранения структурированных данных
  • FAISS (Facebook AI Similarity Search) — векторная база данных для семантического поиска
  • Sentence Transformers — модели для генерации эмбеддингов текста

Ключевые библиотеки:

import telebot                    # Telegram Bot API
import sqlite3                    # Работа с SQLite БД
import faiss                      # Векторный поиск
from sentence_transformers import SentenceTransformer  # NLP модели
from pymorphy3 import MorphAnalyzer  # Морфологический анализ русского языка
import numpy as np               # Математические операции
import logging                   # Логирование

Основные функциональные модули

1. База знаний и семантический поиск
  • Векторная БД на основе FAISS для быстрого поиска похожих текстов
  • Мультиязычная модель paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
  • Лемматизация через Pymorphy3 для улучшения поиска на русском языке
  • Гибридный поиск: семантический + точное совпадение слов
2. Управление контентом
  • Категоризированная база популярных вопросов/ответов
  • Система литературы с разделами и источниками
  • Закладки пользователей для сохранения важных материалов
  • Админ-панель для управления контентом
3. Пользовательский интерфейс
  • Интерактивные кнопки и меню в Telegram
  • Многошаговые сценарии для добавления контента
  • Inline-кнопки для быстрых действий
  • Разделение прав (администраторы/обычные пользователи)

Структура базы данных

Основные таблицы:
  • users — регистрация пользователей
  • categories — разделы популярных вопросов
  • answers — вопросы и ответы с ссылками
  • lit_categories — разделы литературы
  • lit_links — источники литературы
  • bookmarks — закладки пользователей

Алгоритм работы поиска

  1. Предобработка запроса: лемматизация, нормализация текста
  2. Векторизация: преобразование текста в эмбеддинги
  3. Поиск в FAISS: нахождение ближайших векторов
  4. Ранжирование: по косинусной близости (0.82 порог предоставления информации)
  5. Фильтрация: удаление дубликатов, ограничение результатов (максимум 3 блока)

Пользовательские сценарии

Для обычных пользователей:
  • Поиск информации по ключевым словам
  • Просмотр популярных вопросов по категориям
  • Доступ к литературе по разделам
  • Управление персональными закладками
  • Знакомство с партнерскими проектами
Для администраторов:
  • Добавление/удаление контента
  • Управление категориями и разделами
  • Просмотр статистики базы знаний
  • Модерация контента

Особенности реализации

Интеллектуальные возможности:
  • Семантический поиск вместо ключевых слов
  • Автодополнение запросов для улучшения релевантности
  • Умное ранжирование результатов
  • Обработка естественного языка на русском
Технические преимущества:
  • Модульная архитектура для легкого расширения
  • Подробное логирование всех действий
  • Обработка ошибок и исключительных ситуаций
  • Оптимизация производительности через FAISS

Метрики и мониторинг

  • Количество записей в векторной БД
  • Размерность эмбеддингов (384 измерения)
  • Статистика использования поиска
  • Логи взаимодействий пользователей

Потенциал для развития

  1. Интеграция с внешними API для расширения базы знаний
  2. Машинное обучение для улучшения релевантности поиска
  3. Мультиплатформенность (веб-интерфейс, мобильное приложение)
  4. Аналитика пользовательского поведения
  5. Персонализация на основе истории запросов

Прототип демонстрирует профессиональный подход к созданию интеллектуальных ассистентов с использованием современных NLP-технологий и обладает хорошей масштабируемостью для дальнейшего развития.