ваше сообщение коммита

docs/rag-assistant-details.md

@@ -0,0 +1,95 @@
+# VC HB3 - Accelerator: Детали задания для ИИ-ассистента
+
+## 1. Описание проекта
+VC HB3 - Accelerator — это венчурный фонд и поставщик софта, который с помощью акселерационных программ помогает предпринимателям создавать токенизированные стартапы во всех отраслях. Фонд объединяет предпринимателей из разных юрисдикций, предоставляет инструменты для токенизации, прозрачных инвестиций и управления цифровыми юридическими лицами.
+
+## 2. Цели и задачи ИИ-ассистента
+- Помогать клиентам быстро находить ответы на вопросы о продуктах, услугах и условиях фонда.
+- Предлагать релевантные продукты и услуги на основе сегментации клиентов.
+- Автоматизировать консультации, обработку типовых запросов и навигацию по возможностям фонда.
+- Содействовать формированию групп акселератора и информировать о возможностях участия.
+
+## 3. Сегментация клиентов
+ИИ-ассистент должен различать следующие основные сегменты клиентов:
+
+### 3.1. Предприниматели
+- Интересуются запуском стартапа, токенизацией бизнеса, участием в акселераторе.
+- Могут быть из разных юрисдикций и отраслей.
+- Ищут инструменты для управления, учета, приема платежей, автоматизации.
+
+### 3.2. LP (Liquidity Providers)
+- Инвесторы, желающие получить доступ к метрикам DLE, ранним инвестициям, доле в фонде.
+- Интересуются прозрачностью, возвратом инвестиций, управлением токенами.
+
+### 3.3. Стартапы-участники акселератора
+- Уже приобрели софт, участвуют в акселерационных программах.
+- Ищут финансирование, экспертизу, партнерство.
+
+### 3.4. Холдеры админ токенов
+- Заинтересованы в управлении фондом, получении обновлений, возврате средств.
+
+### 3.5. Регуляторы и партнеры
+- Интересуются прозрачностью, юридическими аспектами, сотрудничеством.
+
+## 4. Примеры типовых запросов и сценариев
+- Как установить и настроить софт?
+- Как получить финансирование для стартапа?
+- Как стать участником акселератора?
+- Как LP может получить доступ к метрикам?
+- Как вернуть средства за админ токены?
+
+---
+
+## 5. RAG-таблица (для дальнейшего наполнения)
+| Вопрос | Ответ | Категория |
+|--------|-------|-----------|
+|        |       |           |
+
+## 6. Сценарии взаимодействия
+(заполняется по мере детализации бизнес-процессов) 
+
+## 7. Использование тегов для сегментации и персонализации
+Для каждого вопроса и ответа в RAG-таблице добавляется столбец с мультивыбором тегов клиентов. Это позволяет:
+- Связывать вопросы и ответы с определёнными сегментами пользователей (например, предприниматель, LP, стартап, холдер, регулятор, отрасль, регион и т.д.).
+- Персонализировать рекомендации ассистента на основе тегов пользователя.
+- Масштабировать базу знаний, добавляя новые теги и сегменты по мере развития проекта.
+
+**Пример расширенной структуры RAG-таблицы:**
+| Вопрос | Ответ | Категория | Теги клиентов |
+|--------|-------|-----------|--------------|
+| Как получить финансирование? | ... | Инвестиции | предприниматель, стартап, акселератор |
+| Как вернуть средства за токены? | ... | Тарифы | холдер, LP |
+| Как установить софт? | ... | Продукт | предприниматель, стартап |
+
+## 8. Фильтры для работы с таблицами
+Для удобства редактирования и поиска в таблицах реализуются фильтры:
+- По тегам клиентов (мультивыбор).
+- По категориям вопросов/ответов.
+- По продуктам и услугам.
+- По статусу (активен, архив и др.).
+
+Фильтры позволяют быстро находить, редактировать и анализировать релевантные записи, а также персонализировать отображение данных для разных ролей пользователей. 
+
+## 9. Пользовательские таблицы, multiselect-столбцы и связи
+
+### 9.1. Гибкая структура пользовательских таблиц
+- Пользователь может создавать собственные таблицы (user_tables), столбцы (user_columns) и строки (user_rows).
+- Для каждого столбца можно выбрать тип: text, select, multiselect, relation и др.
+- Для multiselect/select-столбцов значения (опции) хранятся в поле options столбца и могут добавляться/удаляться прямо из интерфейса.
+
+### 9.2. Хранение и настройка связей
+- Для связи между сущностями (например, пользователь — партнеры, вопрос — продукты) используется отдельная таблица связей (например, user_multiselect_values: id, user_id, column_id, value).
+- Это позволяет хранить любые связи "многие-ко-многим" между пользователями, вопросами, продуктами и т.д.
+- Для multiselect-столбцов в RAG-таблице вопросы/ответы можно выбирать продукты/услуги, к которым относится запись.
+
+### 9.3. Фильтрация и производительность
+- Фильтрация реализуется через SQL-запросы с JOIN по user_tables, user_columns, user_rows, user_cell_values и таблице связей.
+- Для multiselect-столбцов фильтрация по значениям возможна через LIKE или jsonb-операторы (при хранении массивов).
+- Производительность обеспечивается индексами по row_id, column_id и, при необходимости, по value (jsonb gin-индекс).
+- Такая архитектура масштабируется и используется в современных low-code/CRM системах (Notion, Airtable и др.).
+
+### 9.4. Пример использования
+- Пользователь создает таблицу "Партнеры" с multiselect-столбцом.
+- В интерфейсе контакта можно выбрать партнеров для пользователя — значения сохраняются в user_multiselect_values.
+- В RAG-таблице вопросы/ответы можно связать с продуктами/услугами через multiselect-столбец.
+- ИИ-ассистент может фильтровать и персонализировать ответы по этим связям.