Чат боты

Чёткая бизнес-цель бота: автоматизация первой линии поддержки, приём заказов в обход операторов, квалификация входящих лидов для отдела продаж, бронирование слотов в сервисе или внутренний HR-ассистент. Укажите целевую метрику — процент закрытых без оператора обращений, экономию часов сотрудников, рост конверсии в заявку — и ключевые каналы (Telegram, WhatsApp, сайт). Эта информация определит архитектуру бота и выбор модели.

20–50 реальных диалогов из вашего текущего канала поддержки или продаж: вопросы клиентов, ответы операторов, типичные уточнения, сложные ситуации с эскалацией. Логи из CRM, истории переписки в мессенджерах или расшифровки звонков — всё это становится обучающей базой. На реальных диалогах бот обучается в разы лучше, чем на синтетических примерах, и сразу попадает в тон общения вашей аудитории.

Корпоративные документы, FAQ, инструкции, каталог товаров и услуг, политики возвратов, описание тарифов — всё, на что бот должен опираться при ответах. Форматы PDF, Word, Excel, Google Docs, Notion, ссылки на сайт. Мы преобразуем их в векторную базу данных (Qdrant или Weaviate) и подключаем к боту через RAG-архитектуру, чтобы ответы строились на ваших данных, а не на общих знаниях модели.

Список систем, с которыми бот должен взаимодействовать: CRM (Bitrix24, amoCRM, Salesforce), платёжные сервисы (ЮKassa, Stripe), базы данных (PostgreSQL, MySQL), внутренние API для проверки остатков и статусов заказов, календари для записи на приём. Готовим описание эндпойнтов, токены доступа и примеры запросов — бот начинает работать в связке с вашим бэк-офисом сразу после запуска.

Набор конкретных фич бота: приём онлайн-оплаты через СБП или карты, бронирование слотов в сервисе, отправка напоминаний и уведомлений по расписанию, сбор и валидация пользовательских данных для заявок, аналитика диалогов и отчёты для менеджеров, эскалация на живого оператора с полной историей переписки. Фиксируем приоритеты для MVP и для последующих итераций.

Tone of voice бренда: дружелюбный и неформальный для молодёжной аудитории, деловой и экспертный для B2B-сегмента, спокойный и сочувствующий для медицины или социальной сферы. Приложите 3–5 примеров идеальных ответов оператора и список фраз или выражений, которых стоит избегать. Мы оцифруем стиль в system-промпте и зафиксируем его постоянство на всех ответах бота.

Созвон с командой: разбираем бизнес-цель, целевые метрики, сценарии обращений, каналы (Telegram, WhatsApp, web) и состав базы знаний. Определяем критерии успеха (% автоматизации, скорость ответа, CSAT) и фиксируем scope. На выходе — краткое техзадание и план работ с вехами.

Собираем и нормализуем данные для обучения: FAQ, документацию, логи реальных диалогов, продуктовый каталог. Чистим дубли, выделяем эталонные сценарии, нарезаем документы на чанки для RAG. Качество датасета — главный фактор успеха бота, поэтому этап не пропускаем.

Настраиваем RAG-архитектуру поверх LLM (OpenAI GPT-4, Claude, YandexGPT) с векторной базой для поиска по базе знаний. При необходимости проводим fine-tuning на ваших диалогах. Калибруем модель на тестовой выборке до достижения целевой точности 85–92% в ответах.

Собираем backend-бота (Python + Aiogram или Node.js), настраиваем сценарии диалогов, подключаем CRM, платёжные шлюзы и внутренние API. Реализуем эскалацию на оператора с передачей контекста, логирование всех диалогов, админ-панель для мониторинга и корректировок.

Прогоняем бота на 200–500 реальных сценариях, включая edge cases и провокационные запросы. Проверяем точность RAG, корректность интеграций, отказоустойчивость при падении внешних API. Фиксируем найденные проблемы и дорабатываем до соответствия критериям приёмки.

Развёртывание в продакшн (ваша инфраструктура или наше облако с SLA 99.5%), подключение мониторинга качества ответов и алертов на аномалии, обучение вашей команды работе с админкой. 2 недели бесплатной поддержки после запуска, затем — по договорённости.