Документация, содержащая описание функциональных характеристик программного обеспечения
Наименование ПО: Прототип цифрового сервиса самообучения AI-консультантов интернет-магазинов
Правообладатель: ООО «ВИКИЛЕКТ»
Платформа-носитель: Wikilect (свидетельство на ПО № 2025667843)
Техническое имя сервиса: EvoPrompter
Модель распространения: интернет-сервис (SaaS)
Документ соответствует п. 4.2 анкеты для внесения программного обеспечения в единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных и предназначен для размещения на странице сайта правообладателя (либо предоставления по ссылке с сайта).
1. Общие сведения
Программное обеспечение представляет собой серверный интернет-сервис эволюционной оптимизации системных промптов AI-консультантов.
Решаемая задача. Ручная настройка промптов ботов поддержки и интернет-магазинов требует значительных трудозатрат экспертов и плохо масштабируется при изменении ассортимента и сценариев. Сервис автоматизирует поиск улучшенных промптов на основе тестового набора вопросов и объективной метрики качества ответов.
Способ использования. Пользователь (интегратор / оператор) взаимодействует с ПО через защищённый HTTP API. Установка клиентского приложения не требуется.
2. Описание функциональных характеристик
2.1. Эволюционная оптимизация промпта
Сервис реализует цикл эволюции популяции вариантов системного промпта:
- формирование начальной популяции на основе базового промпта;
- оценка каждого кандидата по метрике TRaCE с использованием ответов бота, полученных через HTTP callback;
- отбор лучших вариантов;
- применение операторов мутации, скрещивания и отсечения;
- повторение до достижения целевого качества, исчерпания лимита эпох, выявления стагнации либо отмены пользователем.
По завершении прогона доступны итоговый промпт, оценки качества, журнал эпох и причина остановки.
2.2. Метрика качества TRaCE
Комплексная метрика качества ответа бота:
TRaCE = w1 × BERTScore + w2 × QA-F1 + w3 × nDCG@3,
где:
- BERTScore (компонент) — семантическое сходство ответа с эталоном на основе векторных представлений текста;
- QA-F1 — F1-мера совпадения токенов ответа и эталона;
- nDCG@3 — показатель качества ранжирования (для сценариев с рекомендациями товаров).
Поддерживаются режимы:
- trace — поддержка, FAQ, консультационные сценарии;
- trace_ecom — сценарии электронной коммерции с учётом товарных рекомендаций (SKU).
Веса компонентов метрики могут задаваться конфигурацией прогона.
2.3. Интеграционный контракт (eval callback)
Сервис не встраивает конкретный движок исполнения бота. Для оценки кандидата-промпта фоновый обработчик направляет на URL клиента пакет запросов вида «системный промпт + список вопросов» и получает ответы бота.
Это позволяет использовать сервис совместно с различными платформами исполнения диалогов, в том числе с конструктором сценариев Wikilect (WikiFlow) как одним из возможных клиентов.
2.4. Программный интерфейс (основные операции)
| Операция | Назначение |
|---|---|
| Проверка работоспособности | Контроль доступности сервиса |
| Запуск эволюции | Создание асинхронного прогона оптимизации |
| Получение статуса / результата | Мониторинг выполнения и получение итогов |
| Отмена прогона | Прерывание выполняющейся эволюции |
| Синхронная оценка TRaCE | Расчёт метрики по готовым парам «ответ / эталон» |
Интерактивная справочная документация API (описание методов, схем запросов и ответов) предоставляется средствами сервиса (OpenAPI / Swagger / ReDoc) в составе развёрнутого экземпляра.
2.5. Параметры управления эволюцией
Пользователь может задавать, в том числе:
- целевое значение метрики качества;
- максимальное число эпох;
- порог стагнации;
- размер популяции кандидатов;
- вероятность отсечения;
- ограничения параллелизма при оценке;
- модель большой языковой модели для операторов эволюции (в рамках конфигурации развёртывания).
2.6. Безопасность доступа
Доступ к прикладным методам API защищается ключом доступа. Секретные сведения для вызова callback клиента могут храниться в зашифрованном виде в составе снимка параметров прогона.
3. Архитектура на уровне сервиса
Логическая схема работы:
- клиент направляет запрос на запуск эволюции в HTTP API;
- сведения о прогоне сохраняются в СУБД;
- задача ставится в очередь фоновой обработки;
- обработчик для каждого кандидата-промпта вызывает callback клиента, получает ответы бота и рассчитывает TRaCE;
- операторы на основе больших языковых моделей формируют следующее поколение промптов;
- по завершении результат сохраняется и доступен клиенту по идентификатору прогона.
Основные технологические компоненты среды исполнения: контейнеризация (Docker), оркестрация при промышленном размещении (Kubernetes), СУБД PostgreSQL, брокер сообщений Redis open-source / Valkey, маршрутизация запросов к большим языковым моделям (LiteLLM), локальный расчёт эмбеддингов для метрики TRaCE.
4. Требования к среде использования (для пользователя SaaS)
Со стороны конечного пользователя SaaS-сервиса требуется:
- доступ в сеть Интернет;
- возможность вызова HTTP API сервиса;
- наличие собственного или интегрированного исполнителя бота, реализующего контракт eval callback (для полного цикла эволюции).
Установка дистрибутива ПО на рабочие станции пользователей не требуется.
5. Связанные материалы на сайте
На сайте правообладателя вместе с настоящим документом размещаются (или будут размещены):
- функциональные характеристики ПО (п. 4.1);
- описание процессов поддержания жизненного цикла ПО (п. 4.5);
- сведения о стоимости / условиях приобретения (п. 4.4);
- иные материалы, предусмотренные требованиями к публикации сведений о программном обеспечении.
6. Правообладатель
ООО «ВИКИЛЕКТ»
Контактные данные для обращений публикуются на официальном сайте правообладателя и/или указываются в договоре с заказчиком.
Документ подготовлен ООО «ВИКИЛЕКТ» для размещения на странице сайта правообладателя.
Остальные документы для реестра
Выберите смежное решение Wikilect, чтобы сравнить сценарии внедрения и подобрать подходящий формат AI-автоматизации.