← Вернуться к кейсам
АгротехКонфиденциальный проект
Полевая LLM-поддержка агрономов
Запустили специализированного LLM-ассистента для региональных агрономов. Бот обрабатывает спутниковые снимки, метеоданные и отчёты агрономов, чтобы выдавать персональные рекомендации по удобрениям и ирригации прямо в мобильном приложении.
Ключевые достижения
35% снижение потерь урожая
Ответ за 5 секунд
80% автоматизации консультаций
Проблема
Консультации агрономов проводились вручную, информация о состоянии полей приходила с задержкой, что приводило к потере урожая и неэффективному использованию ресурсов.
Решение
Развернули RAG-пайплайн с подключением к внутреннему хранилищу агроданных, обучили модель на исторических рекомендациях и внедрили workflow, который автоматически формирует ответы с учётом недавних спутниковых снимков и прогноза погоды.
Результаты
✓Сократили потери урожая на 35% за первый сезон
✓Перевели 80% консультаций в автоматический режим
✓Сократили время получения рекомендаций с суток до 5 секунд
✓Достигли 92% удовлетворённости агрономов по внутреннему опросу
Технологии
LangChainOpenAI APIVector DBSupabaseTerraform
Время реализации
6 недель R&D и пилота в двух регионах
Команда
1 ML-инженер, 1 data engineer, 1 product manager