Как мы ускорили проверку документации с помощью AI-агента: от боли к решению

Привет, Хабр! Я — Мила Муромцева, системный аналитик в Альфа-Банке. Эту статью мы подготовили вместе с нашим разработчиком Мишей Буториным. Написали ее, чтобы поделиться нашим опытом и рассказать, как мы научили LLM проверять документацию для платформы Альфа-Онлайн — переписывали стандарт, боролись с токенами и немного с хаосом.

Самое ценное — детальное описание того, как команда поборола проблему потери данных при проверке огромных документов LLM. Вместо описания абстрактных алгоритмов кейс строится вокруг настоящей боли и решения, которые можно применить для своих корпоративных задач.

Статья «Как мы ускорили проверку документации с помощью AI-агента: от боли к решению» будет полезна тем, кто автоматизирует проверки, работает с большими данными и хочет, чтобы нейросети давали точные и надёжные ответы — даже при работе с очень громоздкой документацией. Внутри разбираем кейс командной интеграции LLM: от первых ошибок до финального формата отчета, который реально экономит токены и нервы!