Задача: Руководителям и R&D-командам не хватает проверенной информации о реальных внедрениях GenAI. Ручной сбор кейсов из сотен источников трудоемок, а результаты часто неполны. Решение: Я спроектировал DeepSearch-agent — интеллектуальную систему для автоматизации сбора и анализа данных о внедрениях GenAI в бизнесе. Ключевые функции: Глубинный семантический поиск: Понимает контекст запроса, находит релевантные кейсы даже без точных ключевых слов. Многоэтапный анализ: Извлекает сущности (компания, отрасль, проблема, технологии, результат), сравнивает данные и формирует структурированный дайджест. Структурированная выгрузка: Итог — готовый отчет (JSON, таблица), а не просто список ссылок. Техническая реализация: Ядро системы: RAG-архитектура с векторными базами данных для семантического поиска. Обработка данных: Использование LLM (OpenAI API) для извлечения сущностей и генерации сводок, оптимизация промптов. Интеграция: Работа с разнородными источниками: новостные агрегаторы, блоги, GitHub. Итог для бизнеса: Система превращает хаос информации в стратегический актив: Сокращает время исследований с недель до часов. Дает объективную базу для принятия решений на основе рыночного опыта. Помогает понимать тренды и снижает риск упустить ключевые инсайты.