Кузьмин ПИ202 ИБ 2026

1.

АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОТЧЕТ
ТЕМА
Создание архивной информационной системы: поиск архивного документа,
основанный на применении технологии больших данных и искусственного
интеллекта (Разработка информационной системы интеллектуальной
подготовки метаданных архивных документов)
Заказчик:
Управление государственной архивной службы Новосибирской
области
Информация об исполнителе(ях):
Учебное заведение: НГУЭУ «НИНХ»
Ф.И.О. научного руководителя:
Ермашкевич Наталья Сергеевна, канд. экон. наук, доцент
Ф.И.О. студента: Кузьмин Иннокентий Денисович, гр. ПИ202
Глубина проработки: ВКР
NSUEM.RU
Новосибирск 2026

2.

Проблема заказчика
Оцифровка
документов
PDF/сканы
без текста
Описание
вручную
Поиск
затруднен
растет объем
электронных
копий
не всегда есть
текстовый слой
аннотации и
ключевые слова
готовятся
архивистом
нет
полноценной
основы для
быстрого поиска

3.

Уточнение задачи исследования
Исходная задача заказчика
Уточненная задача проекта
Создание архивной системы
Подготовка данных для будущего
поиска
поиска
Поиск по массиву оцифрованных Распознавание текста и
документов
формирование метаданных
Использование ИИ и больших
OCR, аннотация, ключевые
данных
слова
Повышение доступности
Создание структурированной
архивной информации
карточки документа
Качественный поиск невозможен без предварительно подготовленных
метаданных

4.

Параметры исследования
Параметр
Заказчик
Цель
Объект
Предмет
Результат
Содержание
Управление государственной архивной службы НСО
Разработать систему интеллектуальной подготовки
метаданных архивных документов
Процесс подготовки метаданных электронных архивных
документов
OCR, обработка текста, аннотации, ключевые слова
Прототип + интеграция с 1С-Битрикс

5.

Научный подход к решению задачи
AS-IS
Проблемы
TO-BE
Метаданные
Инструменты
Прототип
Апробация
Эффект

6.

AS-IS процесс

7.

Проблемы текущего процесса
Проблема
Нет текстового слоя
Проверка OCR-текста
Аннотация и ключевые
слова вручную
Карточка целиком
Оценка
Последствие
поиск по содержанию
OCR нужен для сканов
невозможен
увеличивается время
10–20 мин.
обработки
высокая нагрузка на
15–30 мин.
архивиста
медленное наполнение
20–40 мин.
базы

8.

TO-BE процесс

9.

Структура карточки и метаданных
Карточка
документа
Группа
Учетные сведения
Электронный документ
Описательные метаданные
Поля
название, год, автор, тип
PDF-файл, распознанный текст
аннотация, ключевые слова, статус

10.

Структура карточки и метаданных
Источник
Архивист
Система
Архивист
Источник
заполнения
Что формирует
название, год, автор, тип
OCR-текст, аннотация, ключевые
слова
проверка и подтверждение

11.

Инструменты решения
Инструмент
JSON + PHP
Назначение
логика обработки
документа
веб-интерфейс
распознавание
текста
база прототипа
аннотация и
ключевые слова
интеграция
1С-Битрикс
хранение карточек
Python
FastAPI
Tesseract OCR
SQLite
ИИ-модуль
Что дает заказчику
автоматизация ручных
операций
работа через браузер
получение текста из сканов
хранение карточек и статусов
черновик метаданных
передача данных в Битрикс
использование существующей
среды архива

12.

Архитектура интеграции
1С-Битрикс
PDF/OCR
Python
JSON
PHP
метаданные
инфоблок

13.

Прототип системы

14.

Прототип системы

15.

Прототип системы

16.

Прототип системы

17.

Прототип системы

18.

Интеграция с 1С-Битрикс

19.

Интеграция с 1С-Битрикс

20.

Интеграция с 1С-Битрикс

21.

Апробация разработанного решения
Проверен сценарий:
PDF → OCR → аннотация → ключевые слова → JSON → Битрикс → карточка
Результат:
✔ PDF загружен
✔ OCR-текст получен
✔ аннотация сформирована
✔ ключевые слова сформированы
✔ PDF и метаданные переданы в Битрикс
✔ карточка создана в инфоблоке
Вывод:
решение работает как подготовительный модуль для формирования метаданных.

22.

Эффект для заказчика и дальнейшее
развитие
Операция
Получение текста
Аннотация
Ключевые слова
Подготовка карточки
Было вручную
10–20 мин
10–20 мин
5–10 мин
20–40 мин
Дальнейшее развитие
• Улучшение OCR
• Улучшение обработки текста
• Семантический поиск
Станет с системой
1–3 мин
1–2 мин + проверка
до 1 мин + проверка
7–15 мин

23.

Спасибо за внимание
NSUEM.RU