Initial wiki push - 2026-04-10

sources/brd.md

@@ -0,0 +1,132 @@
+---
+pageType: source
+id: source.brd
+title: BRD
+sourceType: local-file
+sourcePath: /home/node/.openclaw/workspace/tasks/snowbike-rag/BRD.md
+ingestedAt: 2026-04-09T22:22:18.682Z
+updatedAt: 2026-04-09T22:22:18.682Z
+status: active
+---
+
+# BRD
+
+## Source
+- Type: `local-file`
+- Path: `/home/node/.openclaw/workspace/tasks/snowbike-rag/BRD.md`
+- Bytes: 5102
+- Updated: 2026-04-09T22:22:18.682Z
+
+## Content
+```text
+# Бизнес-требования: Семантический поиск по данным Telegram (Сноубайк Россия)
+
+## 1. Проблема
+
+У нас есть 155 000 сообщений из Telegram-группы «Сноубайк Россия» (12 топиков). Сейчас поиск работает только по точным словам внутри Telegram — найти нужный ответ среди тысяч сообщений практически невозможно.
+
+**Пример:** чтобы узнать, какое масло рекомендуют для Polaris 850, нужно:
+- Знать точную формулировку
+- Листать сотни сообщений вручную
+- Объединять ответы из разных обсуждений
+
+---
+
+## 2. Что хотим получить
+
+Систему, которая **отвечает на вопросы** по базе знаний, а не просто ищет сообщения.
+
+**Примеры запросов:**
+• «Какое масло рекомендуют для Polaris 850?»
+• «Где лучше кататься зимой в Подмосковье?»
+• «Какие гусеницы подходят на Timber S800?»
+• «Кто продавал запчасти для Lynx в Китае?»
+• «Какие проблемы бывают с Yamaha Mountain Max?»
+
+---
+
+## 3. Как должен работать
+
+1. Пользователь задаёт вопрос на русском языке
+2. Система находит 10–20 самых релевантных сообщений (по смыслу, не по точным словам)
+3. LLM формирует ответ на основе найденных сообщений
+4. В ответе указаны источники: дата, автор, топик
+5. Если информации недостаточно — система честно говорит об этом
+
+---
+
+## 4. Ключевые требования
+
+### 4.1 Поиск
+• Понимать смысл запроса (не только точные слова)
+• Допускать опечатки и синонимы
+• Искать по всем 12 топикам одновременно
+• Фильтровать по конкретному топику (опционально)
+• Сортировать по релевантности или дате
+
+### 4.2 Ответы
+• На русском языке
+• Краткие и по существу
+• С указанием источников (кто, когда, в каком топике)
+• Агрегированные (если 5 человек рекомендуют одно масло — обобщить)
+
+### 4.3 Данные
+• Работать с сырыми данными Telegram Collector
+• Обновляться ежедневно после загрузки новых сообщений
+• Не ломать существующую систему сбора данных
+
+### 4.4 Скорость
+• Ответ на запрос: до 3 секунд
+• Индексация новых сообщений: до 1 минуты в день
+
+### 4.5 Стоимость
+• LLM: ~$0.005 за запрос (приемлемо)
+• Embeddings: бесплатно (локальная модель)
+• Хранение: ~1.5 ГБ дополнительно (приемлемо)
+
+---
+
+## 5. Что НЕ входит в эту задачу
+
+• Голосовой интерфейс (добавим позже)
+• Поиск по медиа-файлам (фото, видео)
+• Учёт пользователей и авторизация
+• Мобильное приложение
+• Перевод на другие языки
+
+---
+
+## 6. Пользователи
+
+• **Слава** — основной пользователь
+• Потенциально: друзья, участники группы (позже, через веб-интерфейс)
+
+---
+
+## 7. Критерии приёмки
+
+✅ Ответ на вопрос «какое масло для Polaris 850» — содержит конкретные рекомендации с источниками
+✅ Ответ на вопрос «где кататься в Подмосковье» — содержит локации из чата
+✅ Система честно говорит «не знаю», когда информации нет
+✅ Ежедневно обновляется после cron-загрузки
+✅ Работает без интернета (embeddings), кроме LLM
+
+---
+
+## 8. Приоритет и этапы
+
+**Этап 1 (MVP):** Индексация + поиск + LLM ответ — **сейчас**
+**Этап 2:** Веб-интерфейс (Flask UI) — **позже**
+**Этап 3:** Голосовой запрос — **позже**
+**Этап 4:** Множественные источники (другие каналы) — **когда понадобится**
+
+```
+
+## Notes
+<!-- openclaw:human:start -->
+<!-- openclaw:human:end -->
+
+## Related
+<!-- openclaw:wiki:related:start -->
+- No related pages yet.
+<!-- openclaw:wiki:related:end -->