Как быстро собрать RAG из Confluence и Jira с помощью Unishift: готовое решение для менеджеров проектов

Почему стандартные подходы не работают

Многие пытаются решить задачу вручную: экспортируют данные в CSV, копируют фрагменты в отдельные документы или используют сторонние облачные сервисы для построения поисковых индексов. Но у этих методов есть серьёзные недостатки:

• Риск утечки данных. Передача информации за пределы контура компании повышает риски нарушения конфиденциальности.

• Задержки в обновлении. Ручной экспорт не гарантирует актуальность данных — менеджеры работают с устаревшей информацией.

• Сложность масштабирования. С ростом объёма данных ручной подход становится неконтролируемым.

Менеджерам проектов нужно решение, которое обеспечит быстрый доступ к актуальным данным, не выходя за пределы инфраструктуры компании.

Как Unishift решает задачу

Unishift — это self-hosted платформа для организации работы команд. Она позволяет собрать RAG-систему (Retrieval-Augmented Generation) на базе Confluence и Jira без необходимости передавать данные третьим лицам. Ключевые механизмы платформы:

1. DAG-пайплайны. Позволяют настроить последовательность действий для извлечения, трансформации и загрузки данных. Например, сначала извлечь документы из Confluence, затем связать их с задачами из Jira по общим полям (например, по номеру задачи).

2. Работа с документами и задачами. Unishift поддерживает интеграцию с Confluence и Jira «из коробки». Можно настроить сбор текстов, метаданных (авторы, даты, версии) и связей между объектами.

3. Создание поискового интерфейса. На основе собранных данных можно быстро развернуть поисковый интерфейс, который будет понимать запросы на естественном языке и выдавать релевантные результаты с указанием источника.

4. Контроль версий и прав доступа. Все данные остаются в контуре компании, а права доступа к результатам поиска можно настроить в соответствии с ролями в команде.

Пошаговый сценарий внедрения

Менеджер проекта может настроить RAG-систему за несколько шагов:

1. Подключение источников. В интерфейсе Unishift добавить подключения к Confluence и Jira, указав учётные данные и базовые параметры (например, пространство Confluence или проект Jira).

2. Настройка пайплайна. Создать DAG-пайплайн, который будет выполнять следующие действия:

   • извлекать документы из Confluence (статьи, спецификации, требования);

   • извлекать задачи из Jira (с приоритетами, статусами, исполнителями);

   • связывать документы и задачи по общим полям (например, по номеру задачи в тексте документа);

   • преобразовывать данные в формат, подходящий для поиска (разбивка на фрагменты, добавление метаданных).

3. Индексация данных. Запустить пайплайн и дождаться завершения индексации. Unishift автоматически создаст поисковый индекс на основе собранных данных.

4. Развёртывание интерфейса. Настроить поисковый интерфейс: выбрать язык, стиль отображения результатов, добавить фильтры (например, по типу документа или статусу задачи).

5. Обучение команды. Провести короткий тренинг для команды: показать, как формулировать запросы, интерпретировать результаты и использовать найденные данные в работе.

Пример сценария: менеджер проекта хочет быстро найти все требования к новому функционалу, которые ещё не реализованы. Он вводит запрос: «требования к модулю оплаты, статус не завершён». Система возвращает список документов из Confluence со ссылками на соответствующие задачи в Jira, включая авторов, даты последнего обновления и текущий статус.

Ограничения и честные границы

Unishift позволяет быстро развернуть базовую RAG-систему, но есть моменты, которые требуют дополнительной настройки:

• Сложные трансформации данных. Если требуется объединить данные из нескольких пространств Confluence или выполнить сложные вычисления на основе полей Jira, может потребоваться доработка пайплайна.

• Настройка качества поиска. Для достижения максимальной точности может потребоваться тонкая настройка параметров индексации (например, выбор стоп-слов или правил разбивки на фрагменты).

• Масштабирование. При работе с очень большими объёмами данных (тысячи документов и задач) может потребоваться оптимизация инфраструктуры.

Важно: Unishift не обещает автоматический полный импорт всех данных из Jira или синхронизацию с Google/Outlook. Это решение для тех, кто ценит контроль над данными и хочет быстро получить работающий поисковый интерфейс.

Заключение

Unishift даёт менеджерам проектов инструмент для быстрого сбора RAG-системы на базе Confluence и Jira. Решение работает в контуре компании, обеспечивает актуальность данных и простой интерфейс для поиска. За счёт DAG-пайплайнов и готовой интеграции с популярными системами, настройка занимает минимум времени — и уже через несколько часов команда получает доступ к единому источнику правды.

Попробуйте настроить RAG-систему на базе Unishift уже сегодня: свяжитесь с нашей командой, чтобы получить демо-версию и консультацию по настройке под ваши задачи.