#AI-сотрудник · Viz: Руководство по настройке сценариев CRM

На примере CRM узнайте, как ваш ИИ-аналитик может по-настоящему понять ваш бизнес и раскрыть весь свой потенциал.

#1. Введение: Как Viz переходит от «просмотра данных» к «пониманию бизнеса»

В системе NocoBase Viz — это встроенный ИИ-аналитик. Он может распознавать контекст страницы (например, лиды, сделки, аккаунты) и генерировать графики трендов, воронки продаж и карточки KPI. Однако по умолчанию он обладает лишь базовыми возможностями запросов:

Эти инструменты позволяют Viz лишь «распознавать структуру», но не дают ему по-настоящему «понимать содержание». Чтобы он мог генерировать инсайты, выявлять аномалии и анализировать тенденции, вам необходимо расширить его возможности более подходящими аналитическими инструментами.

В официальной демонстрации CRM мы использовали два подхода:

• Overall Analytics (универсальный аналитический движок): шаблонное, безопасное и многократно используемое решение;
• SQL Execution (специализированный аналитический движок): предлагает большую гибкость, но сопряжен с более высокими рисками.

Эти два варианта не являются единственными; они скорее представляют собой парадигму проектирования:

Вы можете следовать этим принципам, чтобы создать реализацию, которая лучше подходит для вашего бизнеса.

#2. Структура Viz: стабильная «личность» + гибкие задачи

Чтобы понять, как расширить возможности Viz, сначала нужно разобраться в его многоуровневой внутренней архитектуре:

Такая многоуровневая архитектура позволяет Viz сохранять стабильную «личность» (последовательную логику анализа) и при этом быстро адаптироваться к различным бизнес-сценариям (CRM, управление больницей, анализ каналов, производственные операции и т.д.).

#3. Шаблон 1: Шаблонный аналитический движок (рекомендуется)

#3.1 Обзор принципов

Overall Analytics — это основной аналитический движок в демонстрации CRM. Он управляет всеми SQL-запросами через коллекцию шаблонов анализа данных (data_analysis). Viz не пишет SQL напрямую, а вызывает предопределенные шаблоны для генерации результатов.

Процесс выполнения выглядит следующим образом:

flowchart TD
    A[Viz получает задачу] --> B[Вызывает рабочий процесс Overall Analytics]
    B --> C[Сопоставляет шаблон на основе текущей страницы/задачи]
    C --> D[Выполняет SQL-шаблон (только для чтения)]
    D --> E[Возвращает результат данных]
    E --> F[Viz генерирует диаграмму + краткое толкование]

Таким образом, Viz может генерировать безопасные и стандартизированные результаты анализа за считанные секунды, а администраторы могут централизованно управлять всеми SQL-шаблонами и проверять их.

#3.2 Структура коллекции шаблонов (data_analysis)

#Примеры шаблонов в демонстрации CRM

#3.3 Преимущества этого подхода

📘 Эта коллекция data_analysis не обязательно должна называться именно так. Ключевой момент: хранить логику анализа в виде шаблонов, которые централизованно вызываются рабочим процессом.

#3.4 Как заставить Viz использовать это

В определении задачи вы можете явно указать Viz:

Привет, Viz,

Пожалуйста, проанализируйте данные текущего модуля.

**Приоритет:** Используйте инструмент Overall Analytics для получения результатов анализа из коллекции шаблонов.
**Если подходящий шаблон не найден:** Укажите, что шаблон отсутствует, и предложите администратору добавить его.

Требования к выводу:
- Генерируйте отдельную диаграмму для каждого результата;
- Добавляйте краткое описание из 2–3 предложений под диаграммой;
- Не фабрикуйте данные и не делайте предположений.

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

#4. Шаблон 2: Специализированный SQL-исполнитель (использовать с осторожностью)

#4.1 Применимые сценарии

Когда вам нужен исследовательский анализ, временные запросы или агрегация с JOIN по нескольким коллекциям, вы можете заставить Viz вызвать инструмент SQL Execution.

Особенности этого инструмента:

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

Пример задачи:

"Пожалуйста, проанализируйте тенденцию изменения коэффициентов 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:

• Обычным пользователям следует разрешать только шаблонный анализ (Overall Analytics);
• Только администраторам или старшим аналитикам следует разрешать использовать SQL Execution.

#5. Если вы хотите создать свой собственный «Overall Analytics»

Ниже представлен простой общий подход, который вы можете полностью воспроизвести в любой системе (независимо от NocoBase):

#Шаг 1: Разработайте коллекцию шаблонов

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

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

Логика:

1. Получает задачу или контекст страницы (например, текущую коллекцию);
2. Сопоставляет шаблон;
3. Выполняет SQL-шаблон (только для чтения);
4. Возвращает стандартизированную структуру данных (строки + поля).

#Шаг 3: Заставьте ИИ вызывать этот интерфейс

Промпт задачи можно написать так:

Пожалуйста, сначала вызовите инструмент шаблонного анализа. Если в шаблонах не найдено подходящего анализа, используйте SQL-исполнитель.
Убедитесь, что все запросы доступны только для чтения, и сгенерируйте диаграммы для отображения результатов.

Таким образом, ваша система ИИ-сотрудника будет обладать аналитическими возможностями, аналогичными демонстрации CRM, но будет полностью независимой и настраиваемой.

#6. Лучшие практики и рекомендации по проектированию

#7. От демонстрации CRM к вашему сценарию

Независимо от того, занимаетесь ли вы CRM для больниц, производством, складской логистикой или набором студентов, Viz сможет принести пользу вашей системе, если вы сможете ответить на следующие три вопроса:

Как только вы определите эти параметры, вам останется лишь:

• Записать логику анализа в коллекцию шаблонов;
• Разместить промпт задачи на странице;
• И Viz сможет «взять на себя» анализ ваших отчетов.

#8. Заключение: Возьмите парадигму с собой

«Overall Analytics» и «SQL Execution» — это всего лишь два примера реализации. Гораздо важнее идея, стоящая за ними:

Заставьте ИИ-сотрудника понимать вашу бизнес-логику, а не просто выполнять промпты.

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

• Централизованные шаблоны;
• Вызовы рабочих процессов;
• Выполнение только для чтения;
• Представление ИИ.

Таким образом, Viz перестанет быть просто «ИИ, который может генерировать диаграммы», а станет настоящим аналитиком, который понимает ваши данные, ваши определения и ваш бизнес.