LetAI PRO
Департамент анализа и генеративных технологий
Архитектура решения
Интеграции и инструменты
Хранилища, артефакты и выдача
Безопасность
LDAP / local auth
Сессии, роли и доменная аутентификация.
1
Клиентский контур
LetAI Pro интерфейс
Единое окно работы с чатом, тредами, файлами и сценариями.
2
Вход
Входной запрос пользователя
Текст, вложения, уточнения, выбранная модель и параметры сценария.
Управление
Admin / runtime config
Роли, подписки, prompt, model access и tool policy.
3
Backend
FastAPI
Middleware, API routers, security guard и bootstrap runtime.
4
Оркестрация
LangGraph + LangChain
Planner, supervisor, Deep Research и сценарная логика агента.
5
Model layer
vLLM / OpenAI-compatible
Chat, synthesis, reasoning и tool calling.
Документы
Documents + OCR
PDF, DOCX, PPTX, XLSX, OCR и reindex пользовательских файлов.
Knowledge layer
Qdrant / pgvector / RAGFlow
Векторный поиск, rerank, retrieval и handoff в RAGFlow.
Расширяемость
MCP servers
Подключаемые tool-серверы и внешние возможности.
Business APIs
OpenAPI / corporate API
Динамические API tools по внутренним системам.
External access
Web Search + Exchange
SearxNG/Whoogle, почта и календарь через EWS.
Execution
Code Sandbox
Изолированное выполнение Python-кода с лимитами.
State
PostgreSQL
Users, sessions, threads, messages, events, settings.
Binary storage
MinIO / S3
Документы, media assets и производные файлы.
Artifact pipeline
Renderer / Presentation
Сборка HTML, PDF, PNG ZIP, PPTX и публикация производных файлов.
5
Выход
Ответ пользователю
Готовый ответ, отчет или презентация возвращаются в пользовательский интерфейс.
Documents: pipeline обработки
От загрузки файла до контекста LLM: документы проходят парсинг, нормализацию, chunking, опциональную индексацию и выдачу лучших фрагментов в рамках текущего thread.
Document ingestion and retrieval flow
Step 1
Вход
Пользовательский файл привязывается к thread и регистрируется как document asset/job.
PDFDOCXXLSXscans
Step 2
Парсинг
Текст извлекается парсерами; OCR включается только для сканов и страниц без текстового слоя.
PyMuPDF / parsers
Tesseract OCR ru+en
Step 3
Процессинг
Нормализация страниц, нарезка текста и подготовка searchable chunks.
Chunking
Embeddings optional
Step 4
Индексация
Корпоративная база и пользовательские файлы разделяются по источнику, правам и статусам обработки.
LetaiRAG / Qdrant
pgvector optional
Step 5
Выдача
Поиск и reranker отбирают фрагменты, которые передаются в контекст модели.
semantic search
reranker service
Реальность: metadata/jobs/chunks живут в persistence; S3/MinIO и vector backend подключаются как опциональные слои, а агент читает контекст через documents API/tools.
Ядро оркестратора: LangGraph & Models
LangGraph хранит AgentState и управляет переходами, а модельный слой выбирает OpenAI-compatible или vLLM профиль с учетом роли, подписки и runtime-конфигурации.
Minimap
Orchestration & API
Tools base
Layer map
LangGraph runtime topology
Entry Node
Инициализация AgentState
Scenario Dispatcher
Маршрут: chat, DR, сценарий или быстрый ответ
Planner
План обычной задачи
DR Planner
Шаги Deep Research
Supervisor
Выбор следующего шага и контроль лимитов
Tool Guard
Фильтрация запрещенных, дублирующихся и лимитных вызовов
Tools Node
Выполнение действий и возврат observation
Model layer
Модельный слой
Поддерживает OpenAI-compatible и vLLM профили, единый contract для сообщений, tool calling и streaming-ответа.
Кэш графа зависит от:
- выбранной роли пользователя
- уровня подписки и доступных tools
- runtime-конфигурации и fingerprint
Практический смысл:
один и тот же граф может обслуживать разные модели и роли, но изоляция контекста остается на уровне AgentState, RBAC и cache fingerprint.
Конструктор сценариев
Позволяет объединять данные из корпоративных систем, баз данных и внешних API в интеллектуальные цепочки, передавать контекст в LLM и получать готовые ответы.
OpenAPI / corporate API
Слой прикладных сценариев
Конструктор превращает корпоративные API, базы и сервисы в управляемые сценарии LetAI Pro: пользователь запускает готовую цепочку, а агент собирает данные, передает контекст в LLM и возвращает итоговый ответ.
Единый каталог сценариев
готовые цепочки доступны пользователю как прикладные инструменты
Связка систем и API
корпоративные сервисы, БД и внешние endpoint'ы вызываются по шагам
Контекст для LLM
результаты запросов собираются в структурированный prompt-контекст
Управляемый доступ
запуск идет с учетом роли, прав, параметров и логирования выполнения
Назначение
Дать агенту безопасный способ выполнять бизнес-сценарии поверх корпоративных API: получать факты, объединять источники и возвращать пользователю готовый результат без ручного переключения между системами.
Scenario builder workspace
Сценарии выступают как корпоративные tools: агент вызывает их по задаче, а результат возвращается в общий контекст диалога.
Exchange EWS: персонализированный корпоративный контекст
Почта и календарь подключаются как персональный tool-контур: агент получает доступ только к данным текущего пользователя через профиль, шифрование и EWS-интеграцию.
Exchange в LetAI Pro
Персональный рабочий календарь
Exchange EWS подключает рабочие письма, календарь и встречи как персональный инструмент агента. LetAI Pro выполняет запросы в рамках профиля, сессии и прав конкретного пользователя.
Письма по задаче
поиск, чтение и выбор релевантной переписки
Встречи и события
календарь, занятость, участники и рабочие даты
Scope пользователя
агент видит только данные текущей сессии и роли
Защищенный доступ
шифрование Exchange settings и NTLM/EWS контур
Назначение
Дать агенту доступ к актуальному корпоративному контексту пользователя: письмам, встречам, событиям и связанным рабочим данным без смешивания контекста между ролями.
Personal context bridge
LangGraph Agent Tools
User Profile API
профиль пользователя, Exchange settings, runtime scope
Fernet Encryption Core
шифрование и чтение персональных учетных данных
exchangelib EWS Integration Layer
RagFlow & EvaWiki
Автоматизация снимает ручной экспорт и загрузку: EvaWiki остается источником знаний, Управление EvaWiki синхронизирует, LetaiRAG хранит и индексирует, LetAI-Pro отвечает пользователю.
Было раньше
EvaWiki
Документы и страницы
страницы, папки, вложения
→
Ручной экспорт
PDF и вложения
скачивание документов и файлов вручную
→
Ручная загрузка
LetaiRAG
без проверки, контроля версий и расписания
Минусы
- дубли и ошибки
- забытые вложения
- нет расписания
- высокая трудозатратность
Стало: Управление EvaWiki
01
EvaWiki
документы, страницы, папки, вложения
02
Управление EvaWiki
единая точка управления, запуск, расписание, контроль, логи, права доступа
03
Запуск
Ручной запуск
- Запуск по требованию
Авто запуск
- Ежедневный запуск
- Регулярное обновление без ручного скачивания
04
Выгрузка
PDF, markdown страниц, вложения, нормализация изображений, warnings
05
Контроль версий
версия EvaWiki, дата изменения, skip unchanged, replace changed, missing checks, хеш-контроль
06
LetaiRAG
актуальная база знаний без ручной загрузки и дублей, готовая к поиску и индексации
07
LetAI-Pro
пользователь задает вопрос, ответ строится по корпоративным материалам
Любой запуск, ручной или авто, использует одну и ту же логику выгрузки: дублирования нет.
Возможности управления
Ручной запуск
Авто запуск
Логи и прогресс
Остановка запуска
Передача владельца
Доступ для поиска
EvaWikiостается источником знаний
Управление EvaWikiсинхронизирует
LetaiRAGхранит и индексирует
LetAI-Proотвечает пользователю