Приделываем "лапки" ИИ

15.08.24

Интеграция - Нейросети

Как в 1С сделать вызов функции для больших языковых моделей (LLM).

Думаю, многие уже успели вдоволь наговориться с большими языковыми моделями, именуемыми в просторечии искусственным интеллектом. Развлекательные настройки, установленные по умолчанию практически во всех ныне доступных простым пользователям "общалках" с ИИ, действительно неплохо развлекают.

Но непростым пользователям, тем, кто может связать две строчки кода (по тысяче строк в каждой))), хочется чего-то большего. Было бы неплохо превратить милого, но в общем бесполезного болтуна в эффективного деятеля. И это можно сделать, в том числе в привычной нам среде 1С, и не очень сильно напрягаясь.

Что у нас есть.  Во-первых, модели. Сильно упрощая, чтобы обучить большую языковую модель, нужно, в частности, подготовить много пар: вопрос - правильный ответ. И где это можно было взять? Правильно, у ничего не подозревавшего на тот момент Stack Overflow. Там это все было уже в готовом виде. Большие языковые модели умеют много чего, но лучше всего у них получается в программировании, SQL запросах, JSON.

Во вторых, у нас есть API. Практически все игроки сейчас предоставляют доступ к своим моделям через API. Он, кстати, почти унифицирован. То есть, все сдирают у первопроходца, Open AI. Не всем, правда, удается удержаться, и не внести какие-нибудь изменения от себя, испортив тем самым всю малину.

В принципе, уже этого было бы достаточно. Пишем некоторое количество функций (любых). Получив запрос от пользователя на естественном языке, добавляем к этому запросу сигнатуры наших функций и просим ИИ разобраться: какую функцию и с какими параметрами следует применить. Результат просим представить в JSON. Имея на руках JSON, нам ничего не стоит запустить нужную функцию с нужными параметрами. Это работало, но с некоторыми техническими недоразумениями (время от времени JSON оказывался не совсем тот, который ожидался или вместе с JSON прилетало всякое ненужное бла-бла-бла, от которого нужно было избавляться). Поэтому, с недавних пор у нас есть в-третьих, механизм получения вызовов функций. Он есть у лидеров: Google, OpenAI, Anthropic. Есть у китайцев, которые не отстают от лидеров. К сожалению, нет у Яндекса. Есть у Сбер, но у них модель в принципиально другой весовой категории и недотягивает до Яндекса, не говоря уже о лидерах.

Механизм вызова функций сильно упрощает жизнь разработчикам. Но это не предел! Чтобы улучшить жизнь разработчикам 1С, у нас есть, в-четвертых, Библиотека искусственного интеллекта для 1С (в свободном доступе)

Для того, чтобы задействовать вызов функций, надо передать в метод "Генерация" массив ссылок.

//Основная функция. Используется технология GPT для генерации текста
//Результат - текст ответа большой языковой модели (LLM) или массив вызовов функций или неопределено в случае ошибки 
//промт - текст запроса пользователя
//модель - ссылка на элемент справочника БИИ_Модели
//температура - число, уровень "креативности" ответа, 0-минимум креативности
//инструменты - необязательный, массив ссылок на справочник БИИ_Инструменты
Функция Генерация(промт, модель, температура, инструменты=неопределено) экспорт

 

Доступ к справочнику можно получить из обработки, которая включена в расширение 

 

 

Для примера создадим описание функции GetGoodsBalance

 

 

Помимо названия функции, надо заполнить описание и список параметров. В списке параметров у каждого параметра также есть описание. Описания следует заполнять как можно более четко. Именно на описания будет ориентироваться ИИ, решая какую функцию использовать.

Добавим еще одно определение функции.

 

 

Теперь напишем сами функции (для типовых УТ/ERP/КА). Функция получения остатка товара будет совсем простой.

 

Функция GetGoodsBalance(параметры)
	ЧтениеJSON = Новый ЧтениеJSON;
	ЧтениеJSON.УстановитьСтроку(параметры);	
	данные = ПрочитатьJSON(ЧтениеJSON);
	ЧтениеJSON.Закрыть();
	запрос = новый запрос;
	запрос.Текст =
	"ВЫБРАТЬ
	|	ТоварыНаСкладахОстатки.ВНаличииОстаток КАК ВНаличииОстаток
	|ИЗ
	|	РегистрНакопления.ТоварыНаСкладах.Остатки(, Номенклатура.Наименование ПОДОБНО &Товар) КАК ТоварыНаСкладахОстатки";
	запрос.УстановитьПараметр("Товар","%"+данные.GoodsName+"%");
	выб = запрос.Выполнить().Выбрать();
	если выб.Следующий() тогда
		возврат строка(выб.ВНаличииОстаток);
	иначе
		возврат "Не найден товар: "+данные.GoodsName;
	конецесли;	
КонецФункции

 

Функция получения баланса взаиморасчетов чуть "покучерявее"

 

Функция GetMutalSettlementsBalance(параметры)
	ЧтениеJSON = Новый ЧтениеJSON;
	ЧтениеJSON.УстановитьСтроку(параметры);	
	данные = ПрочитатьJSON(ЧтениеJSON);
	ЧтениеJSON.Закрыть();
	баланс = 0;

	запрос = новый запрос;
	запрос.Текст =
	"ВЫБРАТЬ
	|	ЕСТЬNULL(РасчетыСКлиентамиОстатки.СуммаОстаток, 0) КАК СуммаОстаток
	|ИЗ
	|	РегистрНакопления.РасчетыСКлиентами.Остатки(, АналитикаУчетаПоПартнерам.Контрагент.Наименование ПОДОБНО &Контрагент) КАК РасчетыСКлиентамиОстатки";
	запрос.УстановитьПараметр("Контрагент","%"+данные.Partner+"%");
	выб = запрос.Выполнить().Выбрать();
	если выб.Следующий() тогда
		баланс=выб.СуммаОстаток;
	конецесли;	

	запрос = новый запрос;
	запрос.Текст =
	"ВЫБРАТЬ
	|	ЕСТЬNULL(РасчетыСПоставщикамиОстатки.СуммаОстаток, 0) КАК СуммаОстаток
	|ИЗ
	|	РегистрНакопления.РасчетыСПоставщиками.Остатки(, АналитикаУчетаПоПартнерам.Контрагент.Наименование ПОДОБНО &Контрагент) КАК РасчетыСПоставщикамиОстатки";
	запрос.УстановитьПараметр("Контрагент","%"+данные.Partner+"%");
	выб = запрос.Выполнить().Выбрать();
	если выб.Следующий() тогда
		баланс=баланс+выб.СуммаОстаток;
	конецесли;	
    возврат баланс;
КонецФункции

 

Мы получаем от ИИ массив структур JSON, в каждой из которых содержится имя функции и список параметров с именами параметров их значениями. Осталось сделать запускателя, чтобы функции запускались на выполнение.

 

Процедура Вызов(имя,параметры)
	если имя="GetGoodsBalance" тогда
		Ответ = Ответ + GetGoodsBalance(параметры)+символы.ПС;
	иначеесли имя="GetMutalSettlementsBalance" тогда
		Ответ = Ответ + GetMutalSettlementsBalance(параметры)+символы.ПС;
	конецесли;	
КонецПроцедуры	

 

Проверим работу. Попросим дать остаток товара.

 

  

 

Такой же ответ будет на все возможные формы вопроса: "сколько чая на складе", "чай на складе", "как много у нас чая", "остаток чая" и т.д.

Зададим вопрос по взаиморасчетам.

 

 

Как видите, это работает. Но есть одна проблема. Выключим функцию получения баланса по взаиморасчетам.

 

 

И теперь в ответ на запрос мы получим...

 

 

 

Говорят, что недостатки есть ни что иное, как продолжение достоинств. Так оно и есть! У нас очень хороший работник. Он никогда не разведет лапками и не скажет: "я не могу". Нет у него такой опции. Он будет искать и находить наиболее подходящие варианты для действия. Как мы уже убедились, если ничего не предпринять, это может привести к нежелательным последствиям.

К счастью, проблема решается удивительно простым образом. Просто дадим нашему работнику инструкцию, что ему делать, когда он не знает, что ему делать.

 

 

Функция need_help(параметры)
	ЧтениеJSON = Новый ЧтениеJSON;
	ЧтениеJSON.УстановитьСтроку(параметры);	
	данные = ПрочитатьJSON(ЧтениеJSON);
	ЧтениеJSON.Закрыть();
	возврат "Не удалось подобрать функцию для вопроса:"+символы.ПС+данные.UserRequest;
КонецФункции

 

Теперь никакой путаницы

 

 

Механизм вызова функции, это один из ключевых моментов в практическом использовании больших языковых моделей. Надеюсь, что этот короткий ликбез поможет вам быстро сориентироваться в данном вопросе.

Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт

Вы можете заказать платную адаптацию этой статьи под ваши задачи на «Бирже заказов».

  • 0% комиссии — оплата напрямую исполнителю;
  • Исполнители любого масштаба — от отдельных специалистов до команд под проект;
  • Прямой обмен контактами между заказчиком и исполнителем;
  • Безопасная сделка — при необходимости;
  • Рейтинги, кейсы и прозрачная система откликов.

См. также

SALE! %

Банковские операции Обмен с интернет-банком Мастера заполнения Нейросети Программист Бухгалтер Пользователь 1С:Предприятие 8 1C:ERP 1С:Бухгалтерия 3.0 1С:ERP Управление предприятием 2 1С:Управление холдингом 1С:ERP. Управление холдингом 1С:Комплексная автоматизация 2.х 1С:Управление нашей фирмой 3.0 1С:Управление торговлей 11 1С:Розница 3.0 Платные (руб)

Корректируйте банковские документы быстро и легко! Создайте правило обработки — и оно автоматически применится при загрузке выписки (отбор по любому реквизиту или регулярному выражению). Решение заполняет расшифровку платежа, комиссию эквайринга, подбирает ведомости на выплату зарплаты, помечает дубли из банка на удаление и многое другое. Доплачивать за алгоритмы не нужно — они включены в решение. Обработка работает при загрузке из файлов клиент-банка и через DirectBank. Новое — искусственный интеллект: модель приводит нестандартные назначения платежа к виду, понятному алгоритмам, а ИИ-ассистент прямо в 1С консультирует по решению и разбирает код правил и алгоритмов. Поддерживаются локальные и облачные OpenAI-совместимые модели — данные могут не покидать ваш контур.

15250 руб.

20.12.2024    18020    90    29    

80

Инструментарий разработчика Нейросети Платные (руб)

Первые попытки разработки на 1С с использованием больших языковых моделей (LLM) могут разочаровать. LLMки сильно галлюцинируют, потому что не знают устройства конфигураций 1С, не знают нюансов синтаксиса. Но если дать им подсказки с помощью MCP, то результат получается кардинально лучше. Далее в публикации: MCP для поиска по метаданным 1С, справке синтакс-помощника и проверки синтаксиса.

15250 руб.

25.08.2025    67328    134    38    

143

Нейросети Программист 1С:Предприятие 8 Бесплатно (free)

В этой статье расскажу, как реализовал с помощью LLM полноценную генерацию кода для 1С (BSL) в популярном Open Source API-клиенте Bruno.

21.08.2026    728    malikov_pro    9    

9

Нейросети Программист 1С 8.3 Бесплатно (free)

Один проход модели по вопросу из 28 знаков стоит 631 296 умножений и 4,8 секунды. Столько берёт языковая модель на 21 920 параметров, посчитанная прямо в 1С средствами самой платформы. На ней разбираю по шагам, что стоит за каждым словом из модного словаря: токен, словарь, вектор символа, вес, слой, голова внимания, контекст, softmax, температура, KV-кэш. Отдельно про температуру - она вообще не про креативность и управляет выбором буквы уже после того, как модель закончила работу. Отдельно про галлюцинацию - показываю в цикле генерации место, куда физически невозможно вставить "не знаю". Плюс расчёт потолка для встроенного языка, замер цены размера модели и история про метод платформы, которого не существует.

20.08.2026    4097    nedomolkov.ivan    8    

17

Инструментарий разработчика Нейросети Программист 1С 8.3 Бесплатно (free)

Стенд, на котором языковую модель видно изнутри: настоящий трансформер посчитан с нуля на встроенном языке, без внешних компонент, ONNX, Native API и обращений наружу. Три кнопки: полный ответ с отчётом о числе умножений и секундах, один проход модели с вероятностями всех 36 символов алфавита столбиком, и разбор устройства - алфавит, номера токенов, размерности. Поле температуры показывает, что выбор буквы делает не сама модель, а код снаружи: при нуле ответ повторяется слово в слово, при пятёрке текст рассыпается на слоги. В комплекте два файла: модель на 21 920 параметров отвечает за 7-13 секунд, вчетверо более крупная примерно за 28. Веса лежат макетом внутри, скачивать и настраивать нечего. Знаний о мире у модели нет: она помнит сорок фраз про объекты 1С, и на вопрос вне этого набора отвечает бессмыслицей с той же уверенностью.

20.08.2026    3116    63    nedomolkov.ivan    0    

13

Нейросети Программист Бесплатно (free)

Код от агента выглядит хорошо, но между «агент выдал код» и «код работает в боевой базе» лежит дистанция, которую никто не проходит за вас. Как я обвесил её конвейером из семи ролей на боевой 1С:БП КОРП с БИТ.ФИНАНС: устройство конвейера, почему «критично» у агента не значит «дефект», шесть промахов, прошедших конвейер насквозь, один дефект, доехавший до боевой базы, и честный список того, чего я не измерял.

19.08.2026    1572    VlaMax    34    

12

Нейросети Бесплатно (free)

Разбираем новые, более дешевые и эффективные паттерны работы внешнего 1С:Эксперта, а именно – прямое использование LLM-ассистентов и создание с их помощью инструментов для аудита производительности и нагрузочного тестирования. Показываем, как модели помогают анализировать таймауты и взаимные блокировки по технологическому журналу, проверять сложные запросы, а также находить неочевидные взаимосвязи между показателями загрузки оборудования. Рассказываем о создании скриптов для построения графиков по данным atopsar и для поиска и визуализации стеков горячих запросов, а также о создании неинвазивной оснастки для реалистичных нагрузочных и сценарных тестов без программирования на 1С. Отдельно разбираем антипаттерны и ограничения такого подхода. Делаем вывод, что LLM остается лишь помощником, не превращает джуна в сеньора, а ответственность за итоговый результат по-прежнему несет 1С:Эксперт.

10.08.2026    3375    jf2000    15    

17

Нейросети Программист Бесплатно (free)

Практический кейс автономной разработки для бизнес-платформы OneBase: ИИ-агент под управлением Claude Code и недорогой модели GLM за 37 минут с нуля создаёт полную конфигурацию с метаданными, формами, отчётами и дашбордами. Процесс проходит полностью без участия человека — агент сам нарезает задачи, генерирует демо-данные и исправляет ошибки до успешного прогона всех проверок.

07.08.2026    5554    Ibrogim    13    

11
Комментарии
Подписаться на ответы Инфостарт бот Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. JohnyDeath 302 16.08.24 09:07 Сейчас в теме
Тут узкое место, как мне кажется, - это поиск товара/контрагента через "подобно".
Ведь чая на складе может быть множества видов: черный, зеленый, крупнолистовой, в пачке по 500 гр, 250 и т.п.
С контрагентами такая же проблема, особенное если в базе есть ИПшники.
По-хорошему в случаях, когда есть более одного совпадения, нужно задавать уточняющий вопрос и/или предлагать список выбора. Или же давать ответ по всем найденным товарам/партнерам.
Вы как-то обходили этот момент на своих инструментах?
2. mkalimulin 1643 16.08.24 16:42 Сейчас в теме
(1) Функции получения остатков я взял для примера, чтобы продемонстрировать основную проблему при вызове функций и способ ее решения.
Вообще, функции могут быть любыми. И не только на чтение. Проблемы, которые тут могут возникнуть ничем не отличаются от проблем, которые нам, разработчикам, приходится решать сейчас. На мой взгляд, здесь самое важное заключается в том, что ИИ нас никак не ограничивает. Какую функцию напишем, такую и будет использовать. Со всевозможными сложностями можно разбираться внутри вашей функции.
Что касается конкретно проблемы с поиском по наименованию, то способ решения зависит от ситуации. Иногда наиболее правильным будет отказ от поиска по наименованию, вместо него можно использовать поиск по артикулу, например.
Если есть возможность в рамках решения конкретной задачи сформировать относительно небольшой список наименований (товаров или чего-нибудь еще), тогда лучше пойти этим путем. Механизм вызова функций, кстати, позволяет задавать списки (enum).
То, что предлагаете вы, тоже возможно, но надо пробовать в реальной работе. Представим, к примеру, что пользователь диктует заказ. В заказе пять позиций. Мы обрабатываем голосовое сообщение пользователя, а потом начинаем по каждой позиции задавать уточняющие вопросы. Хватит ли у пользователя терпения?
3. JohnyDeath 302 16.08.24 16:48 Сейчас в теме
(2)
Представим, к примеру, что пользователь диктует заказ

я себе в голове примерно такой же тест и нарисовал, только вместо пользователя - ответственный за закупку, который спрашивает остаток товара на складе.
Но если пойти по вашему примеру с заказом, то мы ему запихнем в заказ всё, что у нас попало первым в выборке. Я как покупатель был бы не очень рад, если бы мне бездушная машина подсунула в заказ совсем другие продукты. Перепроверять, а потом передергивать товары в заказе еще сложней, как мне кажется, чем ответить на доп вопросы по строкам, где нет единого понимания между машиной и мешком
4. user_1880116 17.08.24 12:51 Сейчас в теме
(3)
Я как покупатель
Это лекция для колхозников статья для разработчиков, а не для покупателей. Проходите, товарищ.
5. mkalimulin 1643 17.08.24 14:29 Сейчас в теме
(4) Плох тот разработчик, что не может представить себя покупателем )))
6. user_1880116 19.08.24 08:12 Сейчас в теме
(5)
Плох тот разработчик, что не может представить себя покупателем
Ох, Михаил...
А какому покупателю ты продаешь вот это, текущее решение?
7. JohnyDeath 302 19.08.24 08:51 Сейчас в теме
(4) а разработчик для кого делает всё это?
8. user_1880116 19.08.24 09:11 Сейчас в теме
(7)
а разработчик для кого
У меня вот к Михаилу тот же вопрос.
9. saver77 69 27.08.24 12:19 Сейчас в теме
Не понятен пункт "Теперь напишем сами функции (для типовых УТ/ERP/КА). Функция получения остатка товара будет совсем простой.". Где конкретно писать функцию?
10. mkalimulin 1643 27.08.24 14:06 Сейчас в теме
(9) В том модуле, в какой вы хотите ее поместить (модуль формы, модуль объекта, модуль менеджера, общий модуль). Где хотите, там и пишите. Например. Если вы делаете свою обработку, тогда можете поместить эту функцию в модуль формы. А можете в модуль объекта или в общий модуль. Это дело вкуса
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация