AIBOT — архитектура LegalTech MVP с AI-ассистентом и RAG

Клиенту требовался MVP веб-платформы в сфере LegalTech, где пользователи могут получать бесплатные консультации через ИИ-ассистента, проходить регистрацию, заполнять анкету, загружать документы и при необходимости передавать заявку специалистам через CRM.

Разработка AI-powered LegalTech MVP с ИИ-чатом, личным кабинетом, загрузкой документов, CRM-интеграцией, админ-панелью, GDPR-механиками и архитектурой для масштабирования сервиса

Стек технологий: JS, TypeScript, Python, Grafana.

Период реализации указан ориентировочно: март 2024 — август 2024.

В рамках проекта выполнены следующие работы:

Разработана техническая архитектура MVP LegalTech-платформы с фокусом на AI-консультации и автоматизацию обработки заявок

Спроектирован AI-ассистент для бесплатных консультаций по юридическим и миграционным вопросам

Описана логика AI-чата с историей диалога, переключением языка, индикатором задержки ответа и обработкой ошибок LLM

Добавлен постоянный юридический дисклеймер о том, что ответы ИИ не являются юридической консультацией

Предусмотрена возможность сохранять результат ответа ИИ в виде чек-листа шагов в профиле пользователя

Спроектирован механизм управления базой знаний ИИ через админ-панель в форматах JSON и Markdown

Описана RAG-архитектура для подключения базы знаний к AI-ассистенту

Разработана логика регистрации пользователей через email и телефон с OTP-верификацией

Спроектирован личный кабинет пользователя с анкетой, профилем и разделом документов

Описана система загрузки документов с проверкой форматов, ограничением размера, защищенным хранением и presigned URL

Добавлена кнопка “Сделайте за меня” для передачи заявки специалистам

Спроектирована интеграция с amoCRM для создания лидов, синхронизации статусов и повторной отправки при сбоях

Разработана логика web push-уведомлений при изменении статуса заявки

Описана базовая админ-панель для управления пользователями, документами, лидами и статусами

Добавлены роли администраторов, 2FA, RBAC и аудит действий

Предусмотрены GDPR-механики: согласия, хранение версий, удаление данных по запросу и автоудаление неактивных профилей

Описаны требования к безопасности: TLS, шифрование данных, закрытые ссылки, логирование и контроль доступа

Подготовлена DevOps-архитектура со средами Dev, Staging и Prod, CI/CD, мониторингом и логированием

Заложена масштабируемая архитектура для дальнейшего развития платформы: платежи, автозаполнение PDF, AI-валидация документов и расширение языков