1.1. Устав проекта.md

Документация проекта: Разработка Telegram-бота на основе модели машинного обучения для обработки пользовательских запросов


Наименование проекта	Разработка Telegram-бота с ML-моделью для обработки пользовательских запросов
Планируемое время начала и окончания проекта (месяц/год)	09.2024 – 05.2025
Оценка бюджета проекта (тыс. руб.)	50
Место/сфера реализации	Telegram
Заказчик проекта	Бочков Никита Владимирович
Куратор	Глазков Алексей Владимирович
Другие/ключевые участники проекта	Стефановский Дмитрий Владимирович
Дата создания документа	20.12.2024

Причины инициализации проекта

Проект инициирован для предоставления пользователям удобного, быстрого и точного способа взаимодействия с сервисом через Telegram-бот. Цель — автоматизация ответов на запросы, повышение качества обслуживания и уменьшение времени ожидания за счет использования технологий машинного обучения.

Цели проекта

Создание Telegram-бота, способного анализировать и обрабатывать пользовательские запросы.
Обучение ML-модели для классификации запросов и генерации ответов.

Описание проекта

Telegram-бот будет использовать алгоритмы машинного обучения для анализа входящих сообщений, автоматической классификации запросов и выдачи ответов.

Основные функции: 1. Обработка текстовых запросов пользователей. 2. Автоматическое определение намерений (intent detection). 3. Классификация запросов и передача сложных задач операторам. 4. Интеграция с внешними API (базами данных). 5. Логирование и анализ взаимодействий для последующего обучения модели.

Дополнительно:

Возможность обучения модели на пользовательских данных для улучшения точности.
Предоставление аналитики о часто задаваемых вопросах.

Требования к проекту и продукту

Функциональные требования:

Telegram-бот должен поддерживать:
- Регистрацию пользователей через Telegram.
- Обработку текстовых сообщений, включая уточняющие вопросы.
- Логирование взаимодействий.
Подключение ML-модели для анализа текстов:
- Использование NLP-технологий (например, Hugging Face, GPT или собственные модели).
- Автоматическая классификация запросов (до 95% точности).
- Генерация ответов или отправка запросов в базу знаний.
Интеграция с API сторонних систем:
- CRM-системы для обработки сложных запросов.

Нефункциональные требования:

Соответствие требованиям информационной безопасности.
Высокая доступность сервиса (uptime не менее 50%).

Риски проекта

Технические риски:

Ошибки в обучении ML-модели (недостаточная точность).
Непредвиденные сложности с Telegram API.
Проблемы с масштабируемостью на этапе внедрения.

Финансовые риски:

Увеличение затрат на инфраструктуру (серверы для обработки запросов).

Риски пользовательского опыта:

Негативные отзывы при недостаточно точных ответах бота.
Непонимание функционала пользователями.

Критерии успешности по отдельным целям проекта

Цели проекта	Критерии успешности	Лица, утверждающие критерии успешности
Точность ML-модели	Точность классификации запросов не ниже 95%.	Куратор, заказчик
Сроки	Реализация всех этапов проекта в указанные сроки.	Менеджер проекта, куратор
Интеграция	Полная интеграция с внешними API и CRM.	Менеджер проекта, заказчик
Пользовательский опыт	Удовлетворенность пользователей (оценка ≥ 4.5/5).	Менеджер проекта, куратор, заказчик

Сводное расписание контрольных событий

Контрольное событие	Дата
Анализ требований	30.12.2024
Обучение первой версии модели	30.03.2025
Тестирование Telegram-бота	30.04.2025
Интеграция с внешними API	15.05.2025
Финальная сдача продукта	30.05.2025

Назначение руководителя проекта

Должность	Фамилия, инициалы
Менеджер проекта	Бочков Н.В.

Полномочия и ответственность менеджера проекта

Деятельность	Полномочия	Ответственность
Разработка архитектуры решения	Утверждение структуры бота, выбор модели ML.	Создание устойчивой архитектуры для обработки запросов.
Управление проектной командой	Контроль сроков разработки и обучения модели.	Выполнение задач в срок с минимальными отклонениями.
Контроль качества	Внедрение метрик для проверки точности работы модели.	Обеспечение соответствия заявленным целям и требованиям.
Взаимодействие с заказчиком	Согласование функциональных и нефункциональных требований.	Получение согласованных результатов и своевременная обратная связь.