AI-агенттер экожүйесі

2025 жылдың 2 тоқсаны.

Бұл Қазақстан-Американдық еркін университетінің қабылдау комиссиясының интеллектуалды көмекшісі. Оның жұмысы үшін жергілікті LLM және RAG-жүйесі пайдаланылады, пайдаланушының сұрауы бойынша релевантты жауаптарды іздеу үшін.

Төменде университеттің интеллектуалды агентінің жұмысын қамтамасыз ететін негізгі технологиялар мен компоненттер берілген.

• 1 PostgreSQL дерекқоры - Жауаптардың эмбеддингтерін (векторларын) сақтау үшін пайдаланылады, мәтіндік чанктарға кесілген;
• 2 Qwen3-Embedding-0.6B жергілікті моделі - Мәтіндердің векторлық кескіндерін (эмбеддингтерін) генерациялау үшін пайдаланылатын көптілді модель;
  • Модель контексті: 32 768 токен.
• 3 Google/Gemma-4-31B жергілікті моделі - tool_choice қолдайтын көптілді тілдік модель, Интернетте іздеу сияқты сыртқы құралдарды қосуға және RAG-жүйесінен алынған деректерді өңдеу мүмкіндігіне ие;
  • Модель контексті: 7 500 токен.
• 4 RAG және RAG-Fusion механизмі - Бірнеше сұраулар нәтижелерін біріктіру және реттеу және модель жауап генерацияламас бұрын ең релевантты контексті қалыптастыру үшін пайдаланылады;
• 5 bge-reranker-v2-m3 моделі көмегімен Reranking механизмі - Табылған көптеген фрагменттерден бір нақты және релевантты жауапты таңдау үшін пайдаланылады;
• 6 Дауысты тану + RVC модельдері - Жергілікті Vosk моделі негізінде жұмыс істейді, сөйлеуді мәтінге түрлендіруді (әзірге орыс тілінде) және адамдық дауысты жауап генерациялау үшін RVC серверін қамтамасыз етеді;
• 7 Соңғы нәтиже - Соңғы хабарламаны келесі форматта беру:
  prompt көшіру

  {Контекст}: %Нәтиже%.
  {Сұрақ}: %Сұрақ%.
  {Ескертпе}: Талапкерге жауап бер.

Агент Telegram-да тәулік бойы қолжетімді және талапкерлерге, ата-аналарға және мектеп оқушыларына біздің университетке түсу туралы бәрін білуге көмектеседі.

2025 жылдың 2 тоқсаны.

Бұл кітапхана көмекшісі, ол пайдаланушыларға кітаптарды табуға, жаңалықтарды ұсынуға, кестелер құруға және оларды салыстыруға, сондай-ақ ГОСТ бойынша библиографиялық сілтемелерді автоматты түрде ресімдеуге көмектеседі.

Уақытша OpenAI компаниясының API-қолжетімділік шешімі модельдерге пайдаланылады. Жақын арада жергілікті LLM-ге көшу жүзеге асырылады. Жергілікті LLM кестелерді толтыруды тестілеу жүріп жатыр.

Төменде университеттің интеллектуалды агентінің жұмысын қамтамасыз ететін негізгі технологиялар мен компоненттер берілген.

• 1 MySQL дерекқоры - КАБИС автоматтандырылған кітапхана жүйесін интеграциялау аяқталғаннан кейін, бұл агент кітаптар туралы сұрақтарға жауап беру үшін дерекқорға сұрауларды орындау мүмкіндігіне ие болды;
• 2 РМЭБ және IPRSmart API пайдалану - Кітаптарды іздеу және алу үшін ресурстарға сұрауларды орындау;
• 3 gpt-4o-mini моделі - Кітаптар туралы дерекқорға сұрауларды орындау және нәтижелерді шығару үшін tool_choice пайдаланатын көптілді модель;
  • Модель контексті: 65 536 токен.
• 4 Соңғы нәтиже - Модель кітапханаға қатысты негізгі сұрақтарға жауап береді. Пайдаланушы кез келген кітаптарды сұраған жағдайда, модель функцияларды қашан шақыру керектігін таңдайды, оларды шақырғаннан кейін пайдаланушыға соңғы нәтижені береді.

Кітапхана көмекшісі университет сайтында қолжетімді және студенттерге, оқытушыларға және зерттеушілерге тәулік бойы көмектеседі.

2025 жылдың 4 тоқсаны.

Бұл білім беру курстарын автоматтандырылған құруға, AI-аватарлармен дәріс жазуға және тесттер генерациялауға арналған AI-платформа.

Төменде университеттің интеллектуалды агентінің жұмысын қамтамасыз ететін негізгі технологиялар мен компоненттер берілген.

• 1 Оқытушылардың AI-аватарларымен бейне жазу - Реалистік AI-аватарлары бар бейнесабақтарды құрудың кіріктірілген жүйесі. Аватарлар нақты оқытушылардың фото және аудиожазбалары негізінде генерацияланады, бұл «тірі қатысудың» әсерін тудырады және студенттердің сенімін арттырады;
• 2 Оқу материалдарын генерациялау - Агент автоматты түрде дәріс мәтіндерін, презентацияларды, әдістемелік құралдарды және берілген пән бойынша практикалық тапсырмаларды қалыптастырады. Бұл ретте университет стандартының үлгілері және пәндер дерекқоры пайдаланылады;
• 3 Реалистік AI-аватарлар - Беттерді генерациялау және сөйлеуді синхрондау модельдері жоғары реалистік дәрежеде (95%-ға дейін) қолданылады. Осының арқасында студенттер контентті тірі дәріс ретінде қабылдайды, бұл оқытушыға тартылу мен сенімді арттырады;
• 4 Соңғы нәтиже - Агент дайын мультимедиялық курс жасайды: бейнедәрістерді, әдістемелік материалдарды, тесттер мен сілтемелерді қамтиды. Оқытушыға тек курсты бекіту және жариялау ғана қалады;
• 5 Тесттер құру - GIFT форматындағы тесттер мен дәріс материалдарын генерациялау үшін жергілікті Google/Gemma-4-31B моделі пайдаланылады
  • Модель контексті: 9 500 токен.
• 6 Суреттерді құру - Суреттерді генерациялау үшін Fooocus жергілікті моделі және RTX 5090 32 VRAM бейнекартасы пайдаланылады.

AI-платформа тәулік бойы қолжетімді, пайдаланушыларға кез келген уақытта виртуалды аватарлармен, сөйлеу синтезімен және көптеген тілдерді қолдаумен жоғары сапалы бейнелерді, сондай-ақ дәріс материалдары мен тесттерді жасауға мүмкіндік береді.

2025 жылдың 4 тоқсаны.

Қазақстан-Американдық еркін университетінің шетелдік студенттерінің бейімделуіне көмектесуге арналған цифрлық көмекші. Тұру, визалық қолдау, оқу процесі және студенттік өмір туралы сұрақтарға жауап береді.

Төменде университеттің интеллектуалды агентінің жұмысын қамтамасыз ететін негізгі технологиялар мен компоненттер берілген.

• 1 FastAPI - API құру және пайдаланушы сұрауларын өңдеуге арналған веб-фреймворк;
• 2 Redis - Чаттар тарихын уақытша сақтау үшін пайдаланылады;
• 3 Qwen3-Embedding-0.6B жергілікті моделі - Эмбеддингтерді жасайды және жүйеге сұраулардың мағынасын түсінуге көмектеседі;
  • Модель контексті: 32 768 токен.
• 4 Google/Gemma-4-31B жергілікті моделі - Пайдаланушыға жауап генерациялауға арналған негізгі тілдік модель;
  • Модель контексті: 7 500 токен.
• 5 LangChain - Жергілікті модельдер мен диалог логикасы арасындағы өзара әрекеттесуді қамтамасыз ететін кітапхана;
• 6 Соңғы нәтиже - Шетелдік студенттердің сұрақтарына дербестендірілген жауап:
  prompt көшіру

  {Сұрақ}: Қандай білім беру бағдарламалары қолжетімді?
  {Жауап}: Келесі білім беру бағдарламалары қолжетімді: …
  

Агент тәулік бойы қолжетімді және KAFU AI-Sana платформасында орналасқан. Оның мақсаты - шетелдік студенттердің бейімделу процесін жеңілдету және университетпен байланысты ыңғайлы әрі түсінікті ету.

2025 жылдың 2 тоқсаны.

Бұл Қазақстан-Американдық еркін университетінің білім алушыларына арналған интеллектуалды көмекші. Оның жұмысы үшін жергілікті LLM және RAG-жүйесі пайдаланылады, пайдаланушының сұрауы бойынша релевантты жауаптарды іздеу үшін.

Төменде университеттің интеллектуалды агентінің жұмысын қамтамасыз ететін негізгі технологиялар мен компоненттер берілген.

• 1 PostgreSQL дерекқоры - Жауаптардың эмбеддингтерін (векторларын) сақтау үшін пайдаланылады, мәтіндік чанктарға кесілген;
• 2 Qwen3-Embedding-0.6B жергілікті моделі - Мәтіндердің векторлық кескіндерін (эмбеддингтерін) генерациялау үшін пайдаланылатын көптілді модель;
  • Модель контексті: 32 768 токен.
• 3 Google/Gemma-4-31B жергілікті моделі - tool_choice қолдайтын көптілді тілдік модель, Интернетте іздеу сияқты сыртқы құралдарды қосуға және RAG-жүйесінен алынған деректерді өңдеу мүмкіндігіне ие;
  • Модель контексті: 7 500 токен.
• 4 RAG және RAG-Fusion механизмі - Бірнеше сұраулар нәтижелерін біріктіру және реттеу және модель жауап генерацияламас бұрын ең релевантты контексті қалыптастыру үшін пайдаланылады;
• 5 bge-reranker-v2-m3 моделі көмегімен Reranking механизмі - Табылған көптеген фрагменттерден бір нақты және релевантты жауапты таңдау үшін пайдаланылады;
• 6 Дауысты тану + RVC модельдері - Жергілікті Vosk моделі негізінде жұмыс істейді, сөйлеуді мәтінге түрлендіруді (әзірге орыс тілінде) және адамдық дауысты жауап генерациялау үшін RVC серверін қамтамасыз етеді;
• 7 Соңғы нәтиже - Соңғы хабарламаны келесі форматта беру:
  prompt көшіру

  {Контекст}: %Нәтиже%.
  {Сұрақ}: %Сұрақ%.
  {Ескертпе}: Студентке жауап бер.

Агент Telegram-да тәулік бойы қолжетімді және студенттерге біздің университет туралы қажетті ақпаратты білуге көмектеседі.

2026 жылдың 2-тоқсаны.

Бұл Қазақстан-Американдық еркін университетінің студенттеріне арналған интеллектуалды көмекші. Оның жұмысында психологиялық тесттерді жеке іріктеуге мүмкіндік беретін tool_choice функциясы бар жергілікті LLM моделі пайдаланылады.

Төменде университеттің интеллектуалды агентінің жұмысын қамтамасыз ететін негізгі технологиялар мен компоненттер көрсетілген.

• 1 ASP.NET – Агенттің жұмысын басқаруға арналған микросервис ретінде пайдаланылады;
• 2 MySQL деректер базасы – Студенттердің өтініштерін (психологпен байланыс) және қосымша ақпаратты сақтау үшін пайдаланылады;
• 3 PostgreSQL деректер базасы – Университет туралы ақпарат немесе психологтың байланыс нөмірі сияқты қосымша мәліметтерді (эмбеддингтерді (векторларды)) сақтау үшін пайдаланылады;
• 4 NoSQL деректер базасы – Чат тарихын жылдам жүктеу және уақытша сақтау үшін пайдаланылады;
• 5 Qwen3-Embedding-0.6B жергілікті моделі – Мәтіндердің векторлық көріністерін (эмбеддингтерін) генерациялау үшін қолданылатын көптілді модель;
  • Модель контексті: 32 768 токен.
• 6 Google/Gemma-4-31B жергілікті моделі – Пайдаланушыға жауаптарды генерациялауға арналған негізгі тілдік модель, психологиялық тесттерді іріктеу үшін tool_choice мүмкіндігімен;
  • Модель контексті: 9 500 токен.
• 7 Қорытынды нәтиже – Модель психологиялық қолдау мәселелері бойынша негізгі сұрақтарға жауап береді және көмек көрсетеді. Пайдаланушының сұранысына байланысты ол сәйкес психологиялық тесттерді ұсынады, ұсыныстар береді және қажет болған жағдайда психологпен байланысу үшін өтінім қалдыруды ұсынады, содан кейін пайдаланушыға қорытынды нәтижені ұсынады.

Агент AI-Sana платформасында тәулік бойы қолжетімді және студентке қиын сәтте әрдайым қолдау көрсетуге дайын.