В 2ГИС Про рассказали, как ИИ превращает запросы в геоаналитические дашборды

Команда 2ГИС Про поделилась опытом создания интеллектуального помощника для геоаналитики. Разработчики объяснили, почему одной языковой модели оказалось недостаточно и как ее интегрировали с данными, API и пользовательским интерфейсом платформы.

От текстового запроса к аналитике

В 2ГИС Про представили подход к созданию ИИ-инструмента, который помогает пользователям получать аналитические данные в удобном формате через обычные текстовые запросы. Вместо сложной работы с фильтрами и настройками пользователь может сформулировать задачу на естественном языке, а система подготавливает результат в виде наглядного дашборда.

По словам разработчиков, ключевой целью проекта было сделать работу с геоаналитикой более доступной. Такой подход позволяет сократить время на поиск нужной информации и упростить взаимодействие со сложными наборами данных для специалистов разных направлений.

Почему одной LLM оказалось мало

Авторы проекта отмечают, что возможности большой языковой модели сами по себе не решают задачу полноценной аналитики. Для получения актуальных и корректных результатов ИИ необходимо связать с внутренними источниками данных, сервисными API и логикой платформы.

Именно поэтому архитектура решения строится не только вокруг генерации текста. Языковая модель выступает связующим звеном между пользовательским запросом и специализированными компонентами системы, которые отвечают за доступ к данным, обработку информации и построение визуализаций.

Интеграция ИИ в рабочие процессы

Важной частью разработки стала интеграция помощника непосредственно в интерфейс геоаналитической платформы. Это позволяет не ограничиваться текстовыми ответами, а сразу показывать результаты в привычном для пользователей виде — через графики, таблицы и аналитические панели.

Опыт команды демонстрирует растущий интерес к практическому применению генеративного ИИ в корпоративных продуктах. Вместо автономных чат-ботов компании все чаще создают решения, которые объединяют языковые модели с бизнес-данными и специализированными инструментами для выполнения конкретных задач.

Частые вопросы

Для чего нужен ИИ-ассистент в геоаналитике?

Он помогает формулировать запросы на естественном языке и получать аналитические результаты без сложной ручной настройки инструментов.

Почему нельзя использовать только языковую модель?

LLM умеет понимать запросы и генерировать ответы, но для работы с реальными аналитическими данными ей необходим доступ к источникам данных, API и бизнес-логике платформы.

Какие преимущества дает интеграция ИИ с интерфейсом платформы?

Пользователь получает не просто текстовое объяснение, а готовые визуализации и дашборды, которые можно использовать для анализа и принятия решений.