Веб-приложение с AI-ассистентом для техподдержки. Объединяет тысячи сообщений из чатов поддержки и PDF-документацию в единую умную базу знаний с поиском по смыслу. Проблема: Техподдержка Novastar накопила огромный массив знаний – тысячи решённых вопросов в чатах, сотни PDF-инструкций, схемы подключения, прошивки. Но новые инженеры, работающие на технике Novastar не могут быстро найти нужное решение: информация разбросана по чатам и документам, а обычный поиск по ключевым словам не справляется. Решение: RAG-система, которая объединяет все источники знаний в единую базу: – Автоматическая индексация истории чатов (JSON) и PDF-документации с помощью модели эмбеддингов all-MiniLM-L6-v2; – Два режима: «AI Помощник» (Gemini 2.0 Flash анализирует контекст и формулирует ответ) и «Только поиск» (список релевантных фрагментов); – Показывает полные ветки обсуждений – не просто ответ, а контекст, как решали проблему; – Находит и предлагает скачать связанные файлы: схемы, прошивки, фотографии подключений; – Добавление новой документации через интерфейс или папку – переиндексация автоматическая. Результат: инженер техподдержки получает точный ответ за секунды вместо 15–20 минут поиска по чатам и документам. Стек: Python, Streamlit, Google Gemini API, Sentence-Transformers, NumPy, PyMuPDF