Przegląd projektu
Biznes zależał od zewnętrznego pozyskiwania i klasyfikacji danych, ale ręczny review ograniczał skalę i szybkość działania.
case study / Pipeline Danych i Workflow Review z AI
Pipeline Danych i Workflow Review z AI
Biznes zależał od zewnętrznego pozyskiwania i klasyfikacji danych, ale ręczny review ograniczał skalę i szybkość działania.
PythonLLM APIsQueuesPostgreSQLNext.js
Problem
Zbieranie danych było powtarzalne, kontrola jakości niespójna, a analitycy poświęcali zbyt dużo czasu na przypadki brzegowe.
Architektura
Pipeline złożony ze scraperów, workerów normalizujących, widoków dashboardowych i kroków review wspieranych przez AI dla niepewnych rekordów.
Rozwiązanie
- • Rozdzielono ingest, normalizację i review na dedykowane etapy
- • Użyto klasyfikacji AI tylko tam, gdzie uzasadniały to progi pewności
- • Udostępniono w dashboardzie narzędzia do ręcznych nadpisań
Rezultaty
- • Większa przepustowość przetwarzania danych zewnętrznych
- • Mniej czasu ręcznego review przy powtarzalnych przypadkach
- • Bardziej odporny model operacyjny wokół zmiennych źródeł danych
kolejny krok