Анализ файлов через чат с AI
Загрузите файл — получите анализ, графики и DOCX-отчёт в чате с AI
Data Assistant принимает CSV, Excel, JSON и изображения. Модель планирует действие (анализ, график, отчёт, сводка), приложение исполняет его локально — без SQL, Python и произвольного кода. Self-hosted, с любыми OpenAI-совместимыми провайдерами.
Как проверить демо за 2 минуты: откройте Live demo → загрузите CSV → попросите анализ с графиком → скачайте DOCX-отчёт.
Результат
Анализ данных без Excel-формул и Python
Пользователь задаёт вопрос на естественном языке; система возвращает метрики, графики и отчёты, которые можно скачать.
❌ До
- CSV-выгрузка требует Excel-экспертизы, формул и сводных таблиц
- ChatGPT Code Interpreter недоступен или неприемлем для корпоративных данных
- Каждый разовый анализ строится с нуля — долго и не переиспользуется
✅ После
- Пользователь загружает файл и пишет запрос на русском языке
- Модель выбирает действие из реестра; приложение строит артефакт локально
- PNG-графики, DOCX-отчёты и Markdown-сводки остаются в чате для скачивания
Проблема
Данные есть, а быстрого self-hosted ассистента нет
Менеджеры не могут быстро получить инсайты из файлов без Excel-экспертизы, а интеграторы каждый раз собирают похожий data-ассистент с нуля.
Excel — барьер
CSV-выгрузки требуют формул и сводных таблиц; результат зависит от навыка и отнимает время.
Публичные LLM-сервисы не подходят
Корпоративные данные нельзя грузить в облако; российским командам нужны YandexGPT / GigaChat.
Внедрение data-ассистента — с нуля
Нет готового фундамента: каждый раз собирают LLM-интеграцию, графики, отчёты и админку заново.
Решение
Self-hosted AI-чат для файлов с мультипровайдером и runtime-конфигом
Модель планирует, приложение исполняет локально. Готовая база для внутренних data-ассистентов — с провайдером на выбор и управлением без пересборки.
Загрузка файлов
CSV, Excel, JSON и изображения — прямо в браузере.
4 типа графиков + DOCX
Histogram, bar, line, pie в PNG; отчёты DOCX с метриками и графиками.
Мультипровайдерность
Пресеты OpenAI, GigaChat, YandexGPT и «Свой»; смена в админке без рестарта.
Runtime /admin
Промпт, модель, провайдер и лимиты — без пересборки и рестарта контейнера.
Реестры действий
Модель выбирает только из разрешённых действий и графиков — предсказуемый результат.
Self-hosted
Данные остаются в контуре заказчика, не уходят в публичный сервис.
Как это работает
Как файл превращается в артефакт
От загрузки до локального исполнения: модель планирует, реестры валидируют, приложение строит результат.
Загрузка и контекст
Файл сохраняется в storage/, ChatService собирает preview, summary и признаки колонок.
План и контракт
AIService формирует промпт с доступными действиями из реестров; LLM возвращает строгий JSON или free-text для fallback-парсера.
Локальное исполнение
Analysis/Chart/Report Service строят метрики, графики и DOCX-отчёт — только разрешённые действия из ACTION_TYPES/CHART_TYPES.
Интерфейсы
Пользовательский чат и операторская /admin
Пользователь получает анализ в чате; оператор управляет провайдером, моделью и промптом в runtime-консоли.
Круговая диаграмма в чате
Пользователь загружает sales.csv и просит «круговую по выручке по категориям» — в чате появляется pie-график с карточкой артефакта для скачивания.
Смена провайдера в /admin
Оператор выбирает пресет GigaChat в консоли — endpoint, модель и structured_output заполняются автоматически, следующий запрос пойдёт в новый провайдер без рестарта.
Data Assistant не строит дашборды 24/7 и не привязывает к одному LLM-провайдеру. Он закрывает разовые задачи «загрузил файл — получил ответ» локально и под контролем оператора.
Следующий шаг
Нужен self-hosted ассистент для файлов вашей компании?
Обсудим, как Data Assistant может работать с вашими выгрузками и вашими LLM-провайдерами.