ИИ-решение автоматически извлекает сообщения из чатов, классифицирует информацию и формирует готовые таблицы по заданному шаблону. Программа в среднем обрабатывает текст за 5,4 секунды, фото — за 11,9 секунд, аудио — за 7 секунд. Ранее главный агроном в ГК «Прогресс Агро» мог тратить до 5 минут на работу с одним сообщением. Теперь анализ и сбор данных будет проводиться за минуту. Решение стало возможным благодаря команде «Агросаентисты» на хакатоне LLM Coding Challenge, организованном GIGASCHOOL, AI Talent Hub университета ИТМО, совместно с Фондом Олега Дерипаска «Вольное дело», Al-компанией Napoleon и Yandex-Cloud.
Высокопроизводительный бэкенд был создан на Golang, LLM-сервис — на Python с FastAPI. Также команда сделала интеграцию сервиса с LangSmith для мониторинга запросов и использовала Apache Superset для визуализации BI-отчетов.
Цифровизация АПК — это уже не будущее, а настоящее. Одно из ключевых направлений — работа с Big Data, и «Прогресс Агро» активно развивает эти технологии. Для нас важно привлекать не только опытных специалистов, но и молодые таланты. Недавний хакатон доказал — студенты готовы глубоко погружаться в бизнес-процессы и предлагать свежие решения. Мы полностью поддерживали участников, работали в постоянном контакте — и это дало отличный результат.
Павел Нефедов также отметил, что разработанные инструменты в перспективе упростят работу агрономов и оптимизируют производственные циклы, Это, по словам эксперта, в очередной раз доказывает: инвестиции в цифровые технологии и молодые кадры — это инвестиции в эффективное будущее агробизнеса.
Все проекты 10 дней разрабатывал 261 участник. Сервисы создавали на базе GenAI — каждое решение должно было помочь бизнесу оптимизировать процессы или создать новый продукт с использованием кодинг-ассистента. Среди доступных инструментов — GitHub Copilot, Cursor AI, SourceCraft Code Assistant и другие. В частности, участники LLM Coding Challenge решали кейс по созданию AI-репортёр качества кода для «АльфаСтрахование».
