Конвейер данных для чат-ботов: Qdrant, Neo4j, пайплайны

Как собрать надёжный пайплайн для чат-ботов: инжест документов, нормализация, онтология, векторный индекс, двусторонняя синхронизация и метрики качества.

Опубликовано: 06.07.2025 (Обновлено: 22.12.2025)

#pipeline#qdrant#neo4j#etl#rag#data-pipeline#n8n#airflow
Нужна диагностика процессов или AI-автоматизация?
Бесплатная консультация за 15 минут
Обсудить проектE2E диагностика

Читайте также

Кейс
Кейс — Производство: −18% простой, точность план‑факт +9 п.п.
Агент Operations, цифровой близнец линии и граф‑онтология узких мест: как сократили простой на 18%, подняли точность план‑факт на 9 п.п. и улучшили SLA поставок на 6 п.п. за 8 недель.
10.07.2025 • ~5 мин
Кейс
Кейс — Сервис: −28% TTR, −32% просрочек SLA, NPS +12 за 8 недель
Как агент Support с RAG‑базой знаний, приоритизацией по SLA и графом причин снизил время решения и повторные тикеты. Архитектура, метрики, ROI.
10.07.2025 • ~5 мин
Блог
Граф‑онтология процессов: примеры для продаж, HR и поддержки
Практические онтологии для Sales, HR и Support: узлы/связи, KPI, политики и риски. Код Cypher, JSON‑экспорты NeoGraph, проверочные инварианты и интеграция с RAG.
06.07.2025 • ~5 мин