☯️ Кейс: как провалился ИИ-подбор номенклатуры

Две БД 1С: БП + УТ. Сильно доработанные и не обновляются. Справочники номенклатуры живут разрозненную жизнь. Склад оформляет поступления по уже существующим карточкам номенклатуры, а бухгалтерия создаёт новые, если наименование отличается хотя бы одним символом.

Номенклатура постоянно меняется: корректируются названия и появляются новые поставщики. В результате одна и та же позиция может существовать в системе под несколькими разными названиями. Например: 🟡Молоко 3,2% РБ, 1 л🟡Молоко 1л 3,2% РБ 🟡Кабель UTP cat. 5e🟡Витая пара 5e UTP 🟡Пакет полиэтиленовый 30×40🟡П/э пакет 30х40 🟡Саморез 3,5×35🟡Шуруп 3.5*35 🟡Ноутбук Lenovo IdeaPad 3 15IRH10🟡Lenovo IdeaPad 3 🟡Лампа светодиодная E27 10 Вт🟡LED лампа E27 10W 🟡Перчатки нитриловые M🟡Нитриловые перчатки разм.M

Заказчик выбрал модный подход: поручить ИИ подбор и сопоставление номенклатуры. Логика такая: при синхронизации передавать по API названия карточек из складской и бухгалтерской баз, а модель должна определить, относятся ли они к одному товару. Для упрощения конструкции выбор пал на Qwen и DeepSeek. Выполнялась пакетная проверка нескольких пар. curl -s https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{ "model": "qwen-plus", "temperature": 0, "max_tokens": 800, "messages": [ {"role": "system", "content": "Для каждой пары верни JSON-массив: [{"id":1,"same":true,"score":0.98}]"}, {"role": "user", "content": "1. Пакет полиэтиленовый 30×40 || П/э пакет 30х40n2. Саморез 3,5×35 || Шуруп 3.5*35n3. Лампа светодиодная E27 10 Вт || LED лампа E27 10W"} ] }'

Обмен выполняется ночью, скорость обработки не критична: даже при длительном времени ответа синхронизация успевала завершиться за несколько минут.

На тесте вроде было всё ОК, но в бою эта доработка дала отрицательный результат. Доля ошибок при определении соответствий доходила до 15% за один прогон. Слишком высокий показатель для учётной системы. В итоге вместо полной автоматизации появилась потребность в ручной проверке и корректировке результатов. В итоге разрешить дилемму административным путем и склад теперь вносит данные также как и бухгалтерия)

Не повторяйте моих ошибок! Завтра расскажу про удачный кейс при работе ИИ с пользовательскими данными.

Подписаться: TG | MAX

#Практика1С #ПонедельникДеньТяжёлый

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки