Всем привет!
Здесь чаще делятся успешными кейсами, но неудачные тоже полезно показывать. Я, похоже, слишком рано замахнулся на автономную автоматизацию через LLM.
Сам занимаюсь закупкам разных категорий товара, в день бывает слишком много писем от поставщиков и коллег, абсолютно по разным вопросам.
Задача звучала просто: научить Hermes готовить ответы на рабочие письма.
Собрал такой контур:
IMAP → JSON → raw.md + calls.raw.md → BM25 + локальная БД → анализ → генерация → проверка → Outlook Draft
Локальная БД, содержала в себе данных на 2 гб, продажи, закупки, договора, графики оплат и тд.
Контекст собирался из нескольких источников:
- входящие и отправленные письма сохранялись из IMAP в JSON и группировались в raw.md;
- треды связывались по Message-ID, In-Reply-To и References;
- звонки с телефона проходили через Syncthing, диаризацию и GigaAM, затем попадали в calls.raw.md;
- по переписке и звонкам обновлялись карточки контактов: активные вопросы, договорённости и примеры моего стиля;
- BM25 находил релевантные старые треды, а локальная SQLite добавляла данные по поставщикам и товарам.
Считаю что сделал мощный инструмент сбора контекста, но из-за тонкости работы машина так и не смогла полноценно отвечать на письма, даже с учетом того, что под капотом у нее был полный контекст.