#ИИ-агент · Viz: Руководство по настройке сценария CRM

На примере CRM узнайте, как сделать вашего ИИ-аналитика данных действительно понимающим ваш бизнес и раскрыть его полный потенциал.

#1. Введение: переводим Viz от «видит данные» к «понимает бизнес»

В системе NocoBase Viz — это готовый встроенный ИИ-аналитик данных. Он умеет распознавать контекст страницы (например, Лиды) и генерировать диаграммы тенденций, диаграммы воронки и карточки KPI. Однако по умолчанию у него есть только базовые возможности запросов:

Эти инструменты позволяют Viz лишь «распознавать структуру», но пока еще не «понимать содержание». Чтобы он мог анализировать данные, обнаруживать аномалии и анализировать тенденции, его нужно расширить более подходящими инструментами анализа.

В официальном CRM Demo мы использовали два подхода:

• Общая аналитика (универсальный движок анализа): решение на основе шаблонов, защищенное и пригодное для повторного использования;
• Выполнение SQL (специализированный движок анализа): дает больше гибкости, но несет более высокие риски.

Эти два подхода не единственные; скорее это своего рода парадигма проектирования:

Вы можете следовать этим принципам, чтобы реализовать решение, лучше подходящее именно вашему бизнесу.

#2. Структура Viz: стабильная личность + гибкие задачи

Чтобы понять, как расширять Viz, прежде всего нужно разобраться с его слоистой внутренней архитектурой:

Такое слоистое проектирование позволяет Viz сохранять стабильную личность (согласованную логику анализа) и при этом быстро адаптироваться к разным бизнес-сценариям (CRM, управление больницей, анализ каналов, производственные операции...).

#3. Шаблон 1: движок аналитики на основе шаблонов (рекомендуется)

#3.1 Обзор принципа

Общая аналитика — это основной движок анализа в CRM Demo. Он управляет всеми SQL-запросами через коллекцию шаблонов для анализа данных (data_analysis). Viz не пишет SQL напрямую, а вместо этого вызывает предопределенные шаблоны, чтобы получать результаты.

Последовательность выполнения выглядит следующим образом:

flowchart TD
    A[Viz получает задачу] --> B[Вызывает рабочий процесс Общей аналитики]
    B --> C[Подбирает шаблон по текущей странице/задаче]
    C --> D[Выполняет SQL шаблон (только чтение)]
    D --> E[Возвращает результат данных]
    E --> F[Viz строит диаграмму и краткую интерпретацию]

Таким образом, Viz может генерировать защищенные и стандартизированные результаты анализа за считанные секунды, а администраторы могут централизованно управлять и проверять все SQL-шаблоны.

#3.2 Структура коллекции шаблонов (data_analysis)

#Примеры шаблонов в CRM Demo

#3.3 Преимущества этого подхода

Коллекцию data_analysis необязательно называть именно так. Ключевой момент: хранить логику анализа в шаблонном виде и вызывать ее единообразно через рабочий процесс.

#3.4 Как сделать так, чтобы Viz использовал это

В определении задачи вы можете явно указать Viz:

Привет, Viz,

Пожалуйста, проанализируй данные текущего модуля.

**Приоритет:** используй инструмент Общая аналитика, чтобы получить результаты анализа из коллекции шаблонов.
**Если подходящий шаблон не найден:** укажи, что шаблон отсутствует, и предложи администратору добавить его.

Требования к выводу:
- Сгенерируй отдельную диаграмму для каждого результата;
- Добавь под диаграммой краткое описание из 2–3 предложений;
- Не выдумывай данные и не делай предположений.

Таким образом, Viz автоматически вызовет рабочий процесс, подберет наиболее подходящий SQL из коллекции шаблонов и сгенерирует диаграмму.

#4. Шаблон два: специализированный исполнитель SQL (используйте с осторожностью)

#4.1 Подходящие сценарии

Когда вам нужна исследовательская аналитика, разовые запросы или агрегации с JOIN по нескольким коллекциям, вы можете поручить Viz вызывать инструмент Выполнение SQL.

Возможности этого инструмента:

• Viz может напрямую генерировать запросы SELECT;
• Система выполняет запрос и возвращает результат;
• Viz отвечает за анализ и визуализацию.

Пример задачи:

«Пожалуйста, проанализируй тенденцию конверсии лидов по регионам за последние 90 дней».

В этом случае Viz может сгенерировать:

SELECT region, COUNT(id) AS leads, SUM(converted)::float/COUNT(id) AS rate
FROM leads
WHERE created_at > now() - interval '90 day'
GROUP BY region;

#4.2 Риски и рекомендации по защите

Общие рекомендации:

• Для обычных пользователей должна быть включена только шаблонная аналитика (Общая аналитика);
• Использовать SQL Execution должно быть разрешено только администраторам или старшим аналитикам.

#5. Если вы хотите построить собственную «общую аналитику»

Ниже — простой общий подход, который вы можете воспроизвести в любой системе:

#Шаг 1: Спроектируйте коллекцию шаблонов

Название коллекции может быть любым (например, analysis_templates). Достаточно, чтобы она включала поля: name, sql, collection и description.

#Шаг 2: Реализуйте сервис или рабочий процесс «Получить шаблон → Выполнить»

Логика:

1. Получать задачу или контекст страницы (например, текущую коллекцию);
2. Подбирать шаблон;
3. Выполнять SQL шаблона (только для чтения);
4. Возвращать стандартизированную структуру данных (строки + поля).

#Шаг 3. Пусть ИИ вызывает этот интерфейс

Подсказку задачи можно написать так:

Сначала попробуй вызвать инструмент анализа шаблонов. Если в шаблонах не найден подходящий анализ, используй SQL-исполнитель.
Пожалуйста, убедись, что все запросы выполняются только для чтения, и создай диаграммы для отображения результатов.

Так ваша система ИИ-сотрудников получит аналитические возможности, похожие на CRM Demo, но при этом она будет полностью независимой и настраиваемой.

#6. Лучшие практики и рекомендации по дизайну

#7. От CRM Demo к вашему сценарию

Независимо от того, работаете ли вы с медицинским CRM, производством, складской логистикой или приемом в образовательные учреждения, пока вы можете ответить на следующие три вопроса, Viz сможет принести ценность вашей системе:

После того как вы определите эти пункты, вам останется:

• записать логику анализа в коллекцию шаблонов;
• привязать подсказку задачи к странице;
• после этого Viz «возьмет на себя» анализ вашего отчета.

#8. Заключение: заберите с собой этот принцип

Общая аналитика и Выполнение SQL — это лишь два примера реализации. Самое важное — заложенная в них идея:

Сделайте так, чтобы ИИ-сотрудник понимал вашу бизнес-логику, а не просто выполнял запросы.

Независимо от того, используете ли вы NocoBase, частную систему или собственный настраиваемый рабочий процесс, вы можете воспроизвести эту структуру:

• Централизованные шаблоны;
• Вызовы рабочего процесса;
• Выполнение только для чтения;
• Представление результатов ИИ.

Так Viz больше не является просто «ИИ, который может генерировать диаграммы», а становится настоящим аналитиком, который понимает ваши данные, ваши определения и ваш бизнес.