Чат-боти та AI-асистенти
Сучасні AI-чат-боти та асистенти на базі великих мовних моделей (LLM) докорінно змінюють клієнтський сервіс: вони доступні цілодобово, миттєво відповідають на сотні запитів одночасно та не потребують збільшення штату операторів. CodeNest розробляє інтелектуальних асистентів, що справді вирішують задачі бізнесу, а не просто переадресовують клієнтів до людини. Ключова технологія наших рішень - RAG (Retrieval-Augmented Generation): бот спирається виключно на вашу базу знань, документацію та внутрішні регламенти, що повністю усуває проблему галюцинацій. Ми індексуємо ваші PDF, Word-документи, веб-сторінки та записи з CRM у векторній базі даних, і бот знаходить найрелевантніший контекст для кожного запиту перед генерацією відповіді. Розробляємо мультиканальних асистентів для Telegram, Viber, WhatsApp, веб-сайту та голосових каналів через єдиний backend. Налаштовуємо гнучку ескалацію до живого оператора при складних запитах, фінансових транзакціях або за явним бажанням клієнта. Інтегруємо з вашою CRM для автоматичного логування діалогів, збагачення профілів клієнтів та збору лідів. Типова дефлекція тікетів першого рівня після впровадження складає 60-80%.
Що ми розробляємо
- SaaS та IT
- Фінансові послуги
- Роздрібна торгівля
- Освіта
- Медицина та охорона здоров'я
- Телекомунікації
- HR та рекрутинг
- Туризм та готельний бізнес
Процес роботи
- 1
Аудит бази знань та сценаріїв
1–2 тижніАналіз типових запитів (тікети, чати, email), визначення топ-50 питань, аудит наявних документів, FAQ і регламентів. Формування карти сценаріїв і меж відповідальності бота.
- 2
Побудова RAG-пайплайну та навчання
3–4 тижніІндексація документів у векторній БД, налаштування retrieval + generation, тонке налаштування системного промпту, тестування на реальних запитах, оцінка hallucination rate та покриття.
- 3
Розгортання, інтеграція та моніторинг
1–2 тижніПідключення до каналів (Telegram/Web/API), інтеграція з CRM для логування розмов і передачі до оператора, дашборд якості відповідей, щомісячне оновлення бази знань.
FAQ
Чи буде LLM-бот вигадувати відповіді, яких немає в базі знань?
При RAG-архітектурі бот відповідає виключно на основі ваших документів. Якщо релевантний фрагмент не знайдено — система повертає стандартну відповідь "не знайдено" та пропонує контакти підтримки. Рівень галюцинацій контролюється через similarity threshold.
Як бот впорається з питаннями, що не стосуються бізнесу?
Через системний промпт та тематичні фільтри. Бот відповідає лише на запитання, релевантні заданій темі. Офтопік автоматично перенаправляється до оператора або закривається стандартним повідомленням.
Скільки коштуватиме підтримка LLM-асистента після запуску?
Поточні витрати: токени LLM (типово $50–300/міс для 5 000–50 000 діалогів) і хостинг сервісу ($30–100/міс). Оновлення бази знань виконується самостійно через адмін-панель або за нашою підпискою на підтримку.
Чи вміє бот передавати розмову живому оператору і як це відбувається?
Так, ескалація налаштовується за кількома тригерами: явне прохання користувача, низька впевненість бота, ключові слова (скарга, рекламація, повернення) або сценарії з фінансовими транзакціями. Розмова з контекстом миттєво передається в Zendesk, Intercom або Telegram-канал операторів.
Які канали комунікації підтримуються і чи можна підключити кілька одночасно?
Підтримуємо Telegram, Viber, WhatsApp Business, вебчат (React-віджет), Facebook Messenger та голосові канали через Twilio. Всі канали працюють паралельно через єдиний backend — бот має однакову базу знань незалежно від каналу.
Готові впровадити Чат-боти та AI у вашому бізнесі?
Поговоримо про ваш проєкт. Перша консультація безкоштовна — обговоримо задачі, терміни й бюджет. Підписуємо NDA перед будь-яким обміном деталями.
🔒 NDA підписуємо · Відповідь за 24 год · Безкоштовна консультація