Анализ изображений с помощью ИИ

24.12.25

Интеграция - Нейросети

В библиотеке искусственного интеллекта для 1С появилась опция анализа изображения. Можно попросить большую языковую модель (LLM) выдать информацию на основании того, что она видит. Будет полезно познакомиться с тем, как это работает и что является best practice при работе с изображениями и LLM

Файлы

ВНИМАНИЕ: Файлы из Базы знаний - это исходный код разработки. Это примеры решения задач, шаблоны, заготовки, "строительные материалы" для учетной системы. Файлы ориентированы на специалистов 1С, которые могут разобраться в коде и оптимизировать программу для запуска в базе данных. Гарантии работоспособности нет. Возврата нет. Технической поддержки нет.

Наименование Скачано Купить файл
БиблиотекаИскусственногоИнтеллекта_v14(10)
.cfe 50,10Kb
3 6 200 руб. Купить
БиблиотекаИскусственногоИнтеллекта_v14(5)
.cfe 50,10Kb
4 4 200 руб. Купить
ПримерРаспознаванияУПД
.epf 6,71Kb
13 2 500 руб. Купить

Подписка PRO — скачивайте любые файлы со скидкой до 85% из Базы знаний

Оформите подписку на компанию для решения рабочих задач

Оформить подписку и скачать решение со скидкой

Вы можете заказать платную доработку или адаптацию этой разработки под вашу конфигурацию 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.

Для работы нам понадобится Библиотека искусственного интеллекта для 1С. Она распространяется бесплатно, и, более того, под лицензией CC BY 4.0. Это означает, что вы можете использовать ее для создания своих коммерческих продуктов. Скачать бесплатно можно по ссылке выше. Но если у кого появится желание и возможность поблагодарить автора, тогда можно скачать ее здесь за стартмани.

Добавив опцию загрузки изображения в библиотеку, я стал экспериментировать. Как и положено 1С-нику, экспериментировал я ни с чем иным, как с УПД. Взял первый попавшийся документ в демонстрационной  базе Управление Торговлей ред. 11. Вывел на экран и сфотографировал, немного наклонив.

 

 

 

Изображение передается в формате base64. При этом, сначала идет префикс вида: "data:image/png;base64,", а затем собственно строка base64. В префиксе указывается формат изображения. Поддерживаются форматы PNG (.png), JPEG (.jpeg and .jpg), WEBP (.webp), non-animated GIF (.gif).

В расширении, содержащем библиотеку, есть также обработка "Библиотека искусственного интеллекта пример". Воспользуемся ею для экспериментов. Укажем путь к файлу изображения и зададим простой вопрос.

 

  

 

Теперь спросим что-нибудь сложнее

 

 

Что здесь считать строкой разобрались без проблем. Попробуем теперь получить ИНН продавца.

 

 

В общем ИИ неплохо ориентируется. Не путается в терминах "продавец"/"поставщик", ИНН от КПП отличает. Попробуем преобразовать это изображение в заданную нами структуру

 

 

 

В принципе, это работает, но до практического применения еще далеко. Если вы попробуете воспользоваться этим вот так просто, что называется "в лоб", тогда вам надо будет написать парсер для полученного ответа. Это только кажется относительно простой задачей. На деле, она почти не решаемая. ИИ будет вам выдавать правильные по сути структуры. Но по форме они будут время от времени "плавать", например так:

 

 

В state-of-art моделях предусмотрена опция response_format для того, чтобы задавать фиксированный формат ответа. Я добавил поддержку этой опции в версию 14 библиотеки. Зададим JSON-схему ответа.

 

 

Посмотрим, что у нас получится в ответе. Обратите внимание на то, что я оставил вопрос пользователя пустым. В данной ситуации он не нужен. Модели и так понятно, что надо преобразовать картинку в JSON. Что бы вы ни написали в поле "вопрос" результат будем один и тот, же. Поэтому не будем зря тратить входные токены.

 

 

Вот мы и получили на выходе JSON структуру, соответствующий заданной нами схеме. Дальше можете делать с ней что хотите. Например, создавать документы в базе данных (ПТиУ или РТиУ).

Обработка "Библиотека искусственного интеллекта пример" более или менее универсальна. Для решения рассматриваемой здесь задачи она будет избыточна. Поэтому я сделал заготовку, в которой нет ничего лишнего

 

   

 

Превращение потока в структуру, будь то голос, письменная речь или картинка - одна из важнейших, если не самая важная способность больших языковых моделей. А умение правильно использовать данную способность - одно из важнейших, если не самое важное сейчас качество разработчика.  

Проверено на следующих конфигурациях и релизах:

  • Управление торговлей, редакция 11, релизы 11.5.20.101

Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт

искусственный интеллект распознавание документов

См. также

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    58896    120    34    

130

Нейросети Пользователь 1С:Предприятие 8 1С:Управление нашей фирмой 1.6 1С:Управление торговлей 11 1С:Управление нашей фирмой 3.0 Оптовая торговля, дистрибуция, логистика Россия Управленческий учет Платные (руб)

Расширение "Искусственный интеллект и нейросети в 1С: Работа с отзывами маркетплейсов" предназначено для применения искусственного интеллекта в повседневной деятельности селлеров на маркетплейсах. Среди функций - работа с отзывами, вопросами и чатами покупателей, диалог с нейросетями, генерация картинок, заполнение описаний номенклатуры и другое.

6100 руб.

03.04.2024    15829    8    0    

12

Нейросети Бесплатно (free)

ИИ-агенты в корпоративной разработке 1С: почему инициатива исходит снизу, а не сверху.

17.06.2026    1863    Junior_1C    21    

9

Нейросети Программист Бесплатно (free)

Как мы пришли к ИИ для 1С и что из этого вышло. Расскажу, как мы собираем ИИ-платформу для работы с учетными данными. Зачем нам понадобился MCP, как мы связали его с 1С:Шина, почему уперлись в права доступа и как в итоге устроили агента внутри 1С. Также покажу, где видим место для skills, RAG и OCR, и что пока не стали отдавать модели на самостоятельное выполнение.

15.06.2026    3856    romansun    27    

18

Нейросети Бесплатно (free)

Разбираемся, почему ИИ-агенты теряют контекст, путаются в инструментах и возвращают неполный результат, если всю задачу пытаться решить одним большим промптом. Показываем, как цепочки пошаговых промптов помогают сделать работу агента повторяемой: каждый шаг выполняет одно действие, имеет понятный вход и выход, отдельно проверяется и при необходимости исправляется. Объясняем, как применять этот подход в задачах 1С: анализировать действия пользователя, подбирать инструкции через RAG, работать с журналом регистрации, MCP-инструментами и локальными моделями. На примерах показываем, как снизить непредсказуемость ИИ-агента и превратить его из «угадывающего помощника» в надежный инструмент для бизнес-процессов.

11.06.2026    658    Exalter    1    

6

Нейросети Рефакторинг и качество кода Программист Бесплатно (free)

Кажется, что code-review с помощью искусственного интеллекта устроено просто: достаточно отправить код в LLM, задать промт и получить список замечаний. На практике такой подход быстро упирается в недетерминированность результата, неверную оценку критичности ошибок в 1С-коде и рекомендации, которые сложно отличить от полезных замечаний. Описываем гибридный подход к автокод-ревью: статический анализатор работает вместе с LLM, а база знаний из стандартов 1С превращается в набор машиночитаемых норм. Такая архитектура помогает снизить количество галлюцинаций, точнее определять критичность нарушений и постепенно развивать качество ревью через итеративное пополнение правил.

09.06.2026    1055    Repich    5    

9

Нейросети Программист Бесплатно (free)

За десять дней после релиза OneBase получила полноценные управляемые формы, локализацию интерфейса на 14 языков, точную денежную арифметику на decimal, систему ролей и прав, новый REST API и набор CLI-инструментов для разработки совместно с ИИ. Разбираю ключевые изменения платформы, показываю новые возможности и делюсь результатами одной из самых насыщенных недель развития проекта.

05.06.2026    1881    Ibrogim    51    

20

Нейросети Обновление 1С Бесплатно (free)

Когда доработанную 1С не обновляли годами, начинать приходится не с переноса кода, а с разбора того, что вообще накопилось в базе. Там могут быть десятки обработок, расширения, правки типовых объектов, а документации либо нет, либо она давно не актуальна. На примере реального обновления разбираем, как кодовые агенты, MCP-серверы и языковые модели помогают навести порядок в доработках, собрать план миграции, понять, где при переносе будут проблемы, и автоматизировать часть исправлений.

05.06.2026    3700    wonderboy    6    

24
Комментарии
Подписаться на ответы Инфостарт бот Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. Xershi 1554 18.02.25 02:29 Сейчас в теме
Если на вход подать пдф файл. Отработает?
Светлый ум; +1 Ответить
5. mkalimulin 1629 18.02.25 10:53 Сейчас в теме
(1) Поддерживаются форматы PNG (.png), JPEG (.jpeg and .jpg), WEBP (.webp), non-animated GIF (.gif).
Для работы с PDF надо использовать механизм Assistant. Про него тоже как-нибудь напишу.
tirli41; awk; +2 Ответить
9. Xershi 1554 18.02.25 11:46 Сейчас в теме
(5) да, будет больше пользы. Поставщики любят в пдф отправлять счета и прочие документы. Переводить их в картинку тот ещё квест.
2. bashirov.rs 32 18.02.25 08:14 Сейчас в теме
Интересно. Есть к примеру задача проверить правильный ли скан документа грузят в базу. Можно ли проверить через ИИ задав вопрос - "Соответствует ли файл шаблону?" или "Похож ли файл на образец?", где далее дать сравнивать с макетом файла из базы? Отработает?
8. mkalimulin 1629 18.02.25 11:04 Сейчас в теме
(2) Да, и у этой задачи есть как минимум два решения. Можно получать эмбеддинги (векторные представления) изображений и сравнивать. Для этого не надо задействовать большие языковые модели. А можно действовать через запрос к большой языковой модели. Первый вариант будет существенно дешевле
starik-2005; +1 Ответить
3. akR00b 26 18.02.25 09:29 Сейчас в теме
Ссылка на библиотеку не работает, публикация на модерации.
6. mkalimulin 1629 18.02.25 10:54 Сейчас в теме
(3) Уже открыли
4. dasan92 14 18.02.25 10:18 Сейчас в теме
Интересен примерный ценник обработки 1к УПД, без учета работ разарботчика, только запросы к модели?
7. mkalimulin 1629 18.02.25 10:58 Сейчас в теме
(4) Рублей 20, если самую экономную модель использовать и каждый документ распознавать один раз. Для надежности лучше распознавать два раза, иногда три, когда первые два не совпали. Тогда это будет около 40 рублей за тысячу документов.
10. o.nikolaev 217 19.02.25 15:39 Сейчас в теме
11. o.nikolaev 217 19.02.25 15:41 Сейчас в теме
:) Какие будут чувства когда на вопрос "что ты видишь" от модели будет получен ответ "я вижу смутный силуэт человека сидящего за компьютером" :))
maksa2005; +1 Ответить
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация