Как искать по SPRO не глазами, а по смыслу: практический SAP AI-сценарий

В этом видео разбираю практический сценарий применения LLM и внешнего поиска для SAP Reference IMG / SPRO. Видео на основе статьи на Хабре - https://habr.com/ru/articles/983290/ "Сапёр в эпоху LLM: собираем персонального архивариуса для SPRO, ABAP-кода и Telegram-чата" SPRO часто воспринимается как лабиринт: настроек много, документации много, но найти нужное место бывает сложно даже опытному консультанту. Проблема не в дефиците знаний, а в том, что они спрятаны внутри SAP, плохо ищутся по содержимому и требуют понимания структуры IMG. В видео показываю идею внешней базы знаний для SPRO: как выгрузить документацию SAP из таблиц DOKIL и DOKTL; как превратить сырой CSV-дамп в отдельные markdown-карточки; как восстановить дерево SAP Reference IMG; как связать документацию, activity, транзакции и путь в SPRO; как построить внешний поиск через Python и ugrep; где здесь действительно полезна LLM, а где лучше не заменять ею обычный поиск. Главная мысль: LLM не должна быть “магической заменой SAP-эксперта”. Гораздо полезнее использовать её как интеллектуальный слой над уже подготовленной базой знаний: для перевода запросов, уточнения формулировок, объяснения результатов и поиска по смыслу. Видео будет полезно SAP-консультантам, ABAP-разработчикам, аналитикам и всем, кто работает с настройками SAP ERP и хочет быстрее ориентироваться в SPRO. Темы: SAP, SPRO, Reference IMG, LLM, Python, ugrep, SAP ERP, база знаний, поиск по документации, AI для SAP.