Математика и Нейросети: Расчёт рентабельности
Финальный свод всех данных тендера. Прозрачная калькуляция себестоимости и глубокий reasoning от LLM.
Запросить demoBaseline Cost Engine
До того как отдать данные нейросети, система считает воспроизводимую математику. Stage Deterministic Margin Engine агрегирует данные от уровня позиции (item) до лота и всего тендера:
- ✓ Стоимость закупки товара
(
normalized_unit_price) - ✓ Логистика и доставка
- ✓ Налоги, финансирование и банковская гарантия
- ✓ Запас на накладные расходы и риск
Это важно, чтобы финальный вывод не был "галлюцинацией" модели, а опирался на четко просчитанную базовую маржинальность.
Нейросеть как эксперт
Analysis-слой — это финальный reasoning-промпт поверх подготовленных данных. Он работает в 2 этапа (staged prompt):
1. Stage 1: LLM получает структуру лотов, факты, релевантные куски документов (context retrieval) и цены поставщиков. Она формирует структурированный JSON с рисками и скрытыми требованиями.
2. Stage 2: На основе вывода первой стадии и калькулятора Cost Engine нейросеть делает окончательный вывод о выгоде тендера, подсвечивает подводные камни (сжатые сроки, аналог не подходит, жесткие штрафы) и формирует отчет для Telegram.