Гришин

1. ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА на тему: Проектирование и реализация backend-системы для многофункционального сервиса

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ
Государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение
Краснодарского края
«Кореновский политехнический техникум»
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
на тему: Проектирование и реализация backend-системы для
многофункционального сервиса взаимодействия с
ИИ-моделями
СПЕЦИАЛЬНОСТЬ СРЕДНЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
09.02.07 Информационные системы и программирование
ВЫПОЛНИЛ:
Гришин Иван Александрович
ОБУЧАЮЩИЙСЯ ОЧНОЙ ФОРМЫ ОБУЧЕНИЯ
ГРУППЫ 22-ИС-61
РУКОВОДИТЕЛЬ ВЫПУСКНОЙ
КВАЛИФИКАЦИОННОЙ РАБОТЫ:
НИЖИНСКАЯ СВЕТЛАНА АНАТОЛЬЕВНА,
преподаватель
г. Кореновск , 2026

2.

Актуальность
1
Компании ежедневно обрабатывают большое количество
однотипных обращений от клиентов и пользователей.
2
Автоматизация таких обращений позволяет экономить время
сотрудников и ускорять получение ответов.
3
Для этого необходима система, позволяющая быстро создавать
ИИ-ассистентов и подключать их к сайтам и внешним каналам
связи.
2

3.

Цель и задачи
Цель
Разработать серверную часть
сервиса, который позволяет
создавать ИИ-ассистентов,
настраивать их поведение и
подключать к сайту или
внешним каналам общения.
Основные задачи
проекта
• Реализовать регистрацию-авторизацию
пользователей и управление их проектами.
• Добавить возможность создавать и настраивать
ИИ-ассистентов под разные задачи.
• Реализовать RAG для работы ассистента с базой
знаний, загруженной пользователем.
• Обеспечить подключение ассистента к сайту
через встраиваемый чат-виджет.
3

4.

Выбор среды разработки
Серверная
часть
База
данных
Работа с ИИ
Python, FastAPI
PostgreSQL, SQLAlchemy
GigaChat API
Кеш
Redis
Сервер
Uvicorn
Безопаснос
ть
JWT, шифрование данных
Почему выбран
именно этот
стек
FastAPI подходит для
разработки быстрых API и
работы с асинхронными
запросами.
PostgreSQL обеспечивает
надёжное хранение
пользователей, проектов,
агентов и сообщений.
Redis используется для
ограничения частоты
запросов и ускорения
типовых операций.
4

5.

Схема базы данных
4

6.

Страница входа/проекты
Авторизация и проекты пользователей
6

7.

Интерфейс тестового чата с LLM + настройки
агента
9

8.

Настройки чат-виджета
Конфигурация внешнего вида, модели и поведения виджета
10

9.

Заключение
В результате работы:
реализовано управление пользователями, проектами и ИИ-ассистентами;
добавлена настройка поведения ассистента и параметров работы модели;
реализована работа с базой знаний и загруженными документами;
обеспечено подключение ассистента к сайту через чат-виджет;
добавлены интеграции с Avito;
реализовано хранение истории сообщений, файлов и настроек;
предусмотрены механизмы авторизации, защиты данных и контроля нагрузки.
13

10.

СПАСИБО
ЗА ВНИМАНИЕ!