DocGen: AI‑ассистент, упрощающий работу системного аналитика
Автор создал DocGen — чат‑бота, генерирующего требования и документы в Confluence, экономя часы рутинных записей.
В статье на Habr AI автор делится опытом создания собственного AI‑ассистента DocGen, предназначенного для системных аналитиков. После первого блога в 2010 году он решил, что пришло время воспользоваться современными LLM‑моделями. В качестве ядра проекта выбран OpenAI GPT‑4 (через API ChatGPT), а оркестрацию запросов обеспечивает LangChain.
DocGen интегрирован с Telegram (для интерактивного чата) и Confluence (через REST‑API). При первом обращении бот уточняет контекст задачи, сохраняет диалог в векторном хранилище (FAISS) и по запросу генерирует: • пользовательские истории; • функциональные спецификации; • таблицы требований; • готовый markdown‑текст для страниц Confluence.
Автор отмечает, что за первые две недели эксплуатации помощник обработал более 200 запросов, а среднее время подготовки документа сократилось с 3‑4 часов до 30‑45 минут – экономия более 70 % рутинного труда. Код проекта опубликован в открытом репозитории GitHub (https://github.com/author/DocGen) с подробными инструкциями по развёртыванию.
Статья также описывает сложности: необходимость контроля «галлюцинаций» модели, настройка prompt‑инжиниринга под специфический словарь компании и обеспечение безопасности доступа к корпоративным данным. В заключении автор призывает коллег‑аналитиков экспериментировать с LLM, но помнить о проверке генерируемого контента.
DocGen показывает, как LLM могут автоматизировать рутинную часть системного анализа – от сбора требований до оформления в Confluence. Для разработчиков и студентов это реальный пример интеграции ChatGPT и LangChain, однако важно внедрять проверки качества и защиты данных.
