Ассистент поддержки
Отвечает по базе знаний и передаёт сложный случай оператору.
AI для реальных процессов
Разрабатываем AI-ассистентов для поддержки, продаж и внутренних процессов. Ассистент может отвечать на вопросы, искать по корпоративным данным, готовить черновики и выполнять разрешённые действия через инструменты. Его задача — работать в понятных границах: использовать доступный контекст, показывать основание ответа, передавать спорные случаи человеку и фиксировать качество.
AI-ассистенты
Отвечает по базе знаний и передаёт сложный случай оператору.
Помогает подготовить ответ, найти данные по клиенту или сформировать следующий шаг.
Отвечает по внутренним правилам и помогает сотруднику найти нужный документ.
Работает с регламентами, проектными материалами и корпоративными системами.
Собирает контекст, суммаризирует и предлагает действие, но не скрывает исходные данные.
Контекст может приходить из RAG-базы знаний, CRM, продуктовой БД, API и текущего диалога. Для каждого источника определяем права пользователя и актуальность. Ассистент не должен видеть больше, чем сам пользователь, а данные из разных систем должны иметь понятный приоритет и происхождение.
RAG и AI-база знанийПри наличии разрешённых инструментов ассистент может создать заявку, проверить статус, подготовить черновик ответа, записать структурированные данные или выполнить другой ограниченный сценарий. Критичные действия требуют подтверждения. Tool calling проектируется как обычная интеграция: с правами, валидацией, обработкой ошибок и журналом.
Подключаем CRM, 1С, helpdesk, календари, документы и продуктовые API только в объёме, необходимом сценарию. Для каждой интеграции фиксируем, что ассистент читает, что может изменять и как обрабатывается недоступность сервиса. Не даём модели прямой неконтролируемый доступ к production-системам.
Guardrails определяют разрешённые темы, источники и действия. Для рискованных операций используется подтверждение пользователя или human-in-the-loop. Если уверенности недостаточно, ассистент должен корректно отказаться или эскалировать, а не придумывать ответ. Все существенные действия логируются для последующей проверки.
Тестируем ассистента на заранее подготовленном наборе вопросов и действий. Оцениваем корректность ссылок на источники, успешность tool-вызовов, долю эскалаций, ошибки и пользовательскую обратную связь. Eval-набор обновляется по реальным проблемным диалогам после пилота.
Бюджет
На стоимость влияют количество каналов, необходимость RAG, число инструментов и интеграций, объём обращений, выбранная модель и требования к безопасности. Отдельно учитывается эксплуатационная стоимость AI/API. Итоговый бюджет пилота и production нельзя корректно определить только по числу диалогов или одному макету.
Ориентир по бюджету — за пару минут, контакты только после результата.
Обсудить ассистентаИз подключённых источников компании — базы знаний, документов, CRM или helpdesk. Если ответа в источниках нет, ассистент должен честно сказать об этом или передать вопрос человеку, а не придумывать.
Да, если для сценария подключены инструменты: создать заявку, проверить статус, заполнить карточку. Набор действий и права на них ограничиваются заранее.
Они передаются оператору вместе с контекстом диалога. Правила эскалации и пороги уверенности фиксируются до запуска.
До запуска собираем набор типовых вопросов и действий, после пилота смотрим точность ответов, долю эскалаций и обратную связь пользователей.
Зависит от каналов, необходимости RAG, числа интеграций и объёма обращений; отдельно учитывается стоимость AI/API. Ориентир можно получить в калькуляторе, точную оценку — после разбора сценария.