Интеграция ChatGPT с 1С Альфа-Авто

Добрый вечер!
В Альфа-Авто поднимаю HTTP-сервис, который отдаёт номенклатуру, остатки и продажи по запросу. ChatGPT дёргает этот API через function calling — так нейросеть сама решает, когда нужны данные из базы.
Подбор и поиск дублей — это промпты + логика сравнения артикулов; правку названий пока без записи в базу.
Пришлите выгрузку структуры справочников (или скрин обработки) — оценю, какие регистры понадобятся, и напишу план доработок.

Цена за час.
Более точная стоимость после уточнения и согласования деталей.

Добрый вечер! Задача понятная, отвечаю сразу по вашим трём вопросам — как делать, что дорабатывать, сроки и цена.

Схема: в Альфа-Авто поднимаю HTTP-сервис, который отдаёт данные по запросу, и подключаю его к модели через function calling — набор инструментов вида «найти номенклатуру», «остатки и цены по позиции», «склад и адрес хранения», «продажи за период», «поиск дублей». Модель сама решает, какой инструмент дёрнуть, и формулирует ответ продавцу. Всё на чтение, без записи в базу — как вы и просили.

Три вещи, которые решают, взлетит это или нет, и о которых обычно вспоминают уже в процессе:

1) Поиск по артикулу в автозапчастях. Один и тот же номер у разных поставщиков пишут по-разному: с дефисами и без, с пробелами, латинская C вместо русской, O вместо нуля. Прямое сравнение строк даст «ничего не найдено» на половине запросов. Поэтому делаю нормализацию: убираю всё кроме букв и цифр, привожу регистр, схлопываю похожие символы, ищу по нормализованному ключу и уже потом показываю оригинал. Без этого поиск и подбор аналогов работать не будут, и на дублях будет то же самое — их ищу по нормализованному артикулу и производителю, а не по наименованию.

2) Безопасность. Наружу поедут ваши цены, остатки и продажи. Поэтому: отдельный пользователь информационной базы с правами только на чтение нужных объектов, токен в заголовке, HTTPS, ограничение по списку адресов. Иначе прайс и история продаж уезжают к любому, кто узнает адрес сервиса.

3) Доступ к самой модели. С оплатой и доступом к OpenAI из России есть известные сложности. Тут два пути: корпоративный шлюз, либо взять YandexGPT, GigaChat или DeepSeek — они работают напрямую, дешевле по токенам, а под ваши задачи (поиск по базе, сверка артикулов, единообразие названий) их возможностей хватает с запасом, потому что основную работу делает не модель, а ваши данные. Обсудим, что вам удобнее по оплате.

Что дорабатывать в Альфа-Авто: сам HTTP-сервис с методами выдачи, публикация на веб-сервере, регистр или реквизит с нормализованным артикулом плюс его заполнение по существующей базе, и запросы к остаткам, ценам и продажам с лимитом строк — весь справочник в модель не грузится, иначе ответы станут медленными и дорогими.

Предлагаю этапами. Первый — каркас и то, чем пользуются каждый день: сервис, поиск номенклатуры с нормализацией, остатки, цены, склад и адрес, чат для продавцов. 20 000, 5 рабочих дней, показываю на вашей копии базы. Дальше по факту: продажи и аналитика, подбор аналогов, отчёт по дублям, приведение названий к единому шаблону — оценю после первого этапа, когда будет видно состояние справочника.

Уточните: какая версия Альфа-Авто и на управляемых формах или обычных? Сколько позиций в номенклатуре? Ведутся ли кросс-номера аналогов? И база файловая или серверная, есть ли уже опубликованный веб-сервер. Готов созвониться на 15 минут и разложить схему подробно.

Добрый день. Уже делал подобную задачу. Сделаю за короткий срок.
Интеграцию могу сделать через отдельный read-only API к Альфа-Авто, чтобы ChatGPT запрашивал из 1С только нужные данные, а не получал прямой доступ к базе. Поиск, остатки, цены, склады и продажи можно вынести в первый этап, а подбор запчастей и анализ номенклатуры подключать следующим. Нужно знать редакцию Альфа-Авто и какой источник применимости запчастей сейчас используется.