aify.studioайфи.студио
@aify_techTG-каналПочта
Document AIПроверка нормТерралинк Code-Fest

Анализ технической документации

Система превращает большой технический PDF или Word-файл в понятное рабочее место эксперта: показывает структуру документа, подсвечивает требования, находит применимые нормы и собирает замечания, которые можно проверить по странице, источнику и причине риска.

Проверить документ на пилоте
95%
точность разметки разделов
2 дня → 2 часа
анализ документа
100%
связь с источником

Проблема

Экспертная проверка технической документации часто превращается в ручной поиск по десяткам страниц, таблиц, приложений и нормативных документов. Это долго, плохо масштабируется и создаёт управленческий риск: замечание может быть верным по смыслу, но без точной ссылки на страницу и норму его сложно принять, защитить и передать дальше в работу.

Решение

Мы проектируем не «чат с PDF», а рабочее место для инженерной проверки. Система разбирает документ на разделы, таблицы и проверяемые требования, подбирает релевантные нормы из базы стандартов, показывает уровень уверенности и собирает карточки замечаний. Эксперт остаётся в контуре принятия решения: он видит фрагмент, источник, причину риска и выбирает действие — подтвердить, исправить или отклонить.

Пилот на ваших данных

Как проверяем сценарий

Берём 1-3 реальных или обезличенных документа, список применимых норм и пример итогового отчёта. На пилоте не обещаем «автоматическую экспертизу вместо человека»: проверяем, насколько система сокращает ручной поиск, правильно связывает требования с источниками и даёт эксперту удобную очередь решений.

Что подаём на вход

1-3 документа

PDF или Word, применимые нормы, внутренние правила проверки и пример нужного отчёта

Что измеряем

проверяемость

сколько ручного поиска снимаем, насколько релевантны источники и какие замечания принимает эксперт

Что получает эксперт

отчёт

очередь замечаний со страницей, нормой, причиной риска, рекомендацией и статусом проверки

Результат пилота: карта документа, очередь замечаний, источники и отчёт для экспертаПроверить сценарий на вашем документе

Ценность такого кейса не в том, что модель «сама проверила документ». Ценность в том, что эксперт получает доказательную базу за минуты: где найдено требование, какая норма применима, почему есть риск и какое решение нужно принять.

AIFY Studio · подход к Document AI-проверке

Как устроено решение

Показываем один и тот же интерфейс в разных состояниях: карта документа, поиск норм, проверка замечаний и финальный отчёт. Так понятнее, где появляется ценность для эксперта.

1. Видим структуру документа

1. Видим структуру документа

Система не читает документ сплошным текстом. Она строит карту разделов, таблиц, предупреждений и приложений, чтобы эксперт сразу видел, что уже найдено и что требует проверки.

2. Поднимаем применимые нормы

2. Поднимаем применимые нормы

Для каждого требования поднимаются применимые ГОСТ, СП, ПУЭ или внутренние регламенты. Эксперт видит не просто ответ, а список источников и степень совпадения.

3. Проверяем замечания

3. Проверяем замечания

Замечание оформляется как рабочая карточка: что не так, на какую норму опираемся, насколько уверена система и какое действие нужно от эксперта.

4. Формируем отчёт

4. Формируем отчёт

После ревью остаётся не набор заметок, а управляемый отчёт: статусы, источники, рекомендации и история решений готовы для передачи в документооборот.

Техническая часть

Как система превращает документ в проверяемые замечания

Задача анализа технической документации не сводится к пересказу PDF. Рабочее решение должно сохранить структуру документа, найти проверяемые требования, связать их с актуальными нормами и оставить эксперту понятный след принятия решения: что проверено, на чём основан вывод и где нужен человек.

Сначала документ переводится в структурированное представление. Для каждой страницы сохраняются текст, координаты блоков, тип объекта и связь с разделом. Это нужно, чтобы система могла не просто ответить на вопрос, а вернуться к точному месту в документе и показать эксперту, где найдено требование.

D={bj}j=1m,bj=(tj, pj, rj, τj)D = \{b_j\}_{j=1}^{m},\quad b_j=(t_j,\ p_j,\ r_j,\ \tau_j)
Каждый блок хранит текст, страницу, координаты на странице и тип: пункт, таблица, предупреждение или приложение.

В технических PDF особенно важны таблицы, предупреждения и приложения. Если потерять структуру, модель может правильно понять общий смысл, но ошибиться в конкретной норме, параметре или единице измерения.

После разметки система ищет релевантные нормы. Запросом становится не весь документ, а конкретный фрагмент с контекстом раздела. Поиск учитывает смысловую близость, тип нормы, дату версии и метаданные проекта. Так эксперт видит не случайные похожие документы, а короткий список источников, которые действительно можно применить к этому требованию.

s(bj,nk)=αcos⁡(ej,ek)+βM(bj,nk)+γV(nk)s(b_j,n_k)=\alpha\cos(e_j,e_k)+\beta M(b_j,n_k)+\gamma V(n_k)
Итоговый score объединяет смысловую близость, совпадение метаданных и актуальность версии источника.

Этот слой особенно полезен в компаниях, где одновременно живут ГОСТ, СП, внутренние регламенты, старые версии документов и проектные исключения.

Затем формируется карточка замечания. Модель не должна выдавать один длинный комментарий: она собирает компактный объект, который можно проверить и экспортировать. В нём есть фрагмент документа, применимая норма, тип риска, рекомендация и уверенность. Если источников недостаточно или есть конфликт норм, карточка сразу уходит на ручную проверку.

zj=g(bj, RK(bj), q),zj=(risk, source, action, conf)z_j = g(b_j,\ R_K(b_j),\ q),\quad z_j=(risk,\ source,\ action,\ conf)
Карточка замечания строится из блока документа, top-K источников и правил проверки.

Такой формат делает результат пригодным для процесса: эксперт работает не с «ответом ИИ», а с очередью решений, где каждое замечание можно принять, исправить или отклонить.

Последний слой — маршрутизация. Замечания с высоким покрытием источниками и понятной причиной можно сразу отдавать эксперту как готовые к подтверждению. Спорные случаи остаются в статусе «на проверку», а низкоуверенные выводы не попадают в итоговый отчёт без ручного решения.

route(zj)={confirm,confj≥θ1∧covj≥θ2review,confj<θ1∨conflictj=1reject,covj<θ0route(z_j)=\begin{cases}confirm,& conf_j\ge\theta_1\land cov_j\ge\theta_2\\review,& conf_j<\theta_1\lor conflict_j=1\\reject,& cov_j<\theta_0\end{cases}
Пороговые правила отделяют уверенные замечания от спорных и недоказанных выводов.

Для бизнеса это снижает риск автоматизации: система ускоряет подготовку проверки, но не прячет неопределённость и не подменяет ответственность эксперта.

На выходе получается не чат с документом, а проверяемое рабочее место: структура документа, применимые нормы, карточки замечаний, решения эксперта и отчёт, который можно передать дальше в документооборот или API.

Архитектура решения

1

Загрузка документа

PDF или Word, страницы, таблицы, рисунки, приложения и метаданные

2

Разбор структуры

разделы, пункты, таблицы, предупреждения и проверяемые требования

3

Поиск норм

релевантные стандарты, версии документов и совпадение с фрагментом

4

Карточки замечаний

причина риска, источник, рекомендация и уровень уверенности

5

Проверка экспертом

подтвердить, исправить или отклонить каждое замечание

6

Отчёт и интеграция

DOCX, Excel, JSON, API или система документооборота

Результаты

Заняли 3 место на соревновании Терралинк Code-Fest
Достигли 95% точности в разметке разделов, таблиц и проверяемых требований
Сократили первичный анализ документа с 2 рабочих дней до 2 часов
До 75% рутинной подготовки замечаний можно выполнять до ручного ревью
Каждое замечание сохраняет доказательную цепочку: фрагмент, страница, норма, риск и статус
Эксперт быстрее принимает решение, а итог можно выгрузить в отчёт, API или систему документооборота

Стек технологий

Document AIRAGLayout ParsingLLMFastAPI
Время реализации
3 дня разработки
Команда
2 NLP-инженера, 1 DevOps

Хотите похожее решение?

Опишите процесс, данные и желаемый результат — вернёмся с вариантами решения и оценкой пилота.

Описать задачу

Cookie и аналитика

Метрика — только с согласия. Технические cookie нужны для сайта.

Подробнее: cookie и ПДн. Выбор можно изменить в футере.