Комментарии 12
Вам действительно нужно такое в 1С ?
По моему заголовок статьи должен быть "Сова 1С на глобусе ИИ".
Удачи разбогатеть
какая модель используется для чанков? Это же очень дорогая операция.
как строются чанки: есть ли связи по объектам метаданных, есть ли Ast дерево метаданных? Есть ли реранкер? Есть ли ограничение на размер чанков выдаваемых модели или отдаём все как есть забивая контексте окно? Или просто тупо режем на чанки и отдаём модели кучу инфы?
1. Связи по объектам метаданных
Нет. Индексация идёт по плоскому списку объектов:
Документы, справочники, регистры, перечисления обходятся по отдельности
Ссылочные реквизиты (Контрагент → Справочник.Контрагенты) не используются как связи
Нет графа «кто от кого зависит», только имя и синоним
2. AST-дерево метаданных
Нет. Используется стандартная модель метаданных 1С:
Метаданные.Документы, Метаданные.Справочники и т.п.
Обход коллекций, без парсинга и без AST
Чанки формируются по фиксированным шаблонам: header, attrs, tab, field_*, reg, enum
3. Реранкер
Есть, но не LLM. Функция ВыполнитьRerankИОграничение:
Module.bslLines 522-538
// Этап rerank/ограничения вынесен в отдельную функцию для независимой эволюции.
Результаты = ВыполнитьRerankИОграничение(Результаты, TopK, Контекст, СсылкаДиалога);
Реально делает:
сортировку по Score
обрезку до TopK
присвоение Rank
Основной «ранжинг» — в основном цикле через эвристики:
бустинг по типу (Document, Catalog и т.д.)
пессимизация технических объектов (ИИА_, ПрисоединенныеФайлы и т.п.)
бонусы за совпадение токенов, полное совпадение, синонимы
буст для объектов из «ядра» типовых конфигураций
Cross-encoder или LLM для реранкинга не используются.
4. Ограничения на размер при выдаче модели
Есть, но частичные.
ЧтоЛимитКоличество результатовTopK = 5Текст чанка в контексте300 символов (Лев(ДанныеЧанка.Текст, 300))Field-shortlistдо 5 полей на объектФакты в промпте2000 символов + «...(обрезано)»Дополнительный текст в оркестраторе2500–3000 символов + «...(truncated)»
Общего лимита «максимум N токенов на RAG-блок» нет — ограничения заданы по отдельным частям.
Как обстоят дела с законом о перс данных? Или все результаты запросов трансгранично отлетают поставщикам ЛЛМ?
Когда я услышал словосочетание "ИИ-агенты в 1С" - это первое что приходит в голову - дать людям пообщаться с системой произвольно, хотя бы на чтение. На практике это всё упирается в ролевую модель (пользователи без полных прав), проблемы с безопасниками и NDA (RAG по БД, сама конфигурация/код, перс.данные и пр.)
Спасибо, что выложили проект в открытый доступ! Интересно как чанки сделаны, буду смотреть.
Как можно проверить инфо, которую ответил ии? Ведь проверять нужно 100% ибо сама 1с выдает иногда бред в отчетах по разным причинам (неверный учёт, ошибка в методологии, кривые группировки в скд). А чтобы проверить нужно разбираться в метаданных самому и опять же сформировать отчёты вручную. Как можно доверять такому ии?

ИИ‑агент внутри 1С