AI для бизнеса — внедрение в продукт и ассистенты

AI как функция: ассистенты, RAG-поиск по базе знаний, автоматизация

AI как функция в вашем продукте — без лишней сложности

Внедряем AI-модули под задачу: чат-ассистент на сайте, RAG-поиск по базе знаний, классификация заявок, генерация контента. Обучаем на ваших данных, встраиваем в процессы и обеспечиваем контроль доступа и логирование. В результате — понятная польза, а не «чёрный ящик».

[ 01 ]

Под ваши данные

RAG и ассистенты обучаются на вашей базе знаний. Ответы в контексте ваших документов и процессов.

[ 02 ]

Встраивание в продукт

Виджет на сайт, интеграция в мессенджеры или внутренние системы. Один модуль — несколько точек входа.

[ 03 ]

Контроль и аудит

Доступы к данным, изоляция контура, логирование запросов. Прозрачность использования AI.

[ 04 ]

Расширяемость

Начали с одного сценария — добавили классификацию, маршрутизацию, новые источники знаний.

Как мы внедряем AI-модули

  • Старт

    Задача и данные

    Какой сценарий: поддержка, продажи, поиск по знаниям. Какие данные есть, в каком формате. Ограничения по доступам.

  • Проектирование

    Архитектура модуля

    RAG, ассистент, классификация — что нужно. Источники данных, API, точки интеграции. План этапов.

  • Реализация

    Разработка и обучение

    Индексация базы знаний, настройка модели, интеграция в продукт. Тесты на ваших кейсах.

  • Запуск

    Ввод в эксплуатацию

    Деплой, настройка доступов и мониторинга. Документация и при необходимости дообучение по новым данным.

Что входит в AI-модуль

Типовые компоненты под ваши сценарии.

RAG-поиск

Поиск по базе знаний с контекстом

RAG

Ассистенты

AI ассистент для сайта и поддержки

AI

Ассистенты

AI для поддержки

Классификация

Автоматическая категоризация данных

Категории
Авто
Ручная

Генерация

Создание контента и ответов

GEN

Кейсы по направлению

Что вы получаете

[ 01 ]

Меньше рутины в поддержке

Типовые запросы закрывает ассистент по базе знаний. Операторы занимаются сложными кейсами.

[ 02 ]

Быстрый поиск по знаниям

RAG даёт ответы по вашим документам без ручного поиска. Актуальный контекст в одном месте.

[ 03 ]

Автоматизация категоризации

Классификация заявок и маршрутизация по процессам. Меньше ручной разметки.

[ 04 ]

Контроль и прозрачность

Доступы, логирование, изоляция данных. Понятно, кто что запрашивал и какие ответы даны.

Почему выбирают нас для AI

[ 01 ]

Опыт внедрения AI

RAG, чат-ассистенты, классификация — делаем под задачу, а не «AI ради AI».

[ 02 ]

Обучение на ваших данных

Подключаем вашу базу знаний, настраиваем индексацию и контекст. Ответы в рамках вашей темы.

[ 03 ]

Интеграция в продукт

Виджет на сайт, мессенджеры, внутренние системы. Один модуль — несколько точек входа.

[ 04 ]

Безопасность и аудит

Контроль доступа к данным, логирование запросов. Прозрачное использование AI.

Стеки и технологии

Для AI-модулей обычно:

  • LLM API (OpenAI, Yandex GPT, локальные)
  • Векторные БД / эмбеддинги
  • Node.js / Python
  • Интеграции: сайт, мессенджеры, CRM

Этапы работы

1

Задача и данные

Сценарий (поддержка, поиск, классификация), форматы данных, ограничения.

2

Архитектура модуля

RAG / ассистент / классификация, источники данных, точки интеграции.

3

Разработка и обучение

Индексация, настройка модели, интеграция. Тесты на ваших кейсах.

4

Запуск и передача

Деплой, доступы, мониторинг. Документация и дообучение при необходимости.

Что говорят заказчики

Встроили чат-ассистента на сайт. Обучили на нашей базе FAQ и инструкций. Часть обращений закрывается без оператора, сложные уходят в поддержку.

Дмитрий, руководитель поддержки

RAG-поиск по внутренней базе документов. Сотрудники находят ответы быстрее, не копаясь в папках. Интеграция заняла около месяца.

Анна, руководитель знаний в компании

Классификация входящих заявок по темам и приоритету. Менеджеры видят уже размеченные тикеты. Экономия времени заметная.

Михаил, директор по продукту

Что мы разрабатываем в сфере AI

Индексация ваших документов, FAQ, инструкций. Пользователь задаёт вопрос — система находит релевантные фрагменты и формирует ответ. Точность выше, чем у общего чат-бота.

Виджет чата на сайт или интеграция в Telegram, WhatsApp. Ассистент отвечает по базе знаний, может передавать диалог оператору. Обучение на ваших данных.

Определение темы, приоритета, категории входящих обращений. Маршрутизация в нужный отдел или воронку. Меньше ручной разметки для менеджеров.

Генерация ответов, описаний, черновиков с опорой на ваши шаблоны и базу знаний. Контроль тона и границ. Подходит для поддержки и контент-процессов.

Что даём клиенту

Внедрённый AI-модуль (чат-виджет, RAG-поиск или интеграция в процесс), настройки и обучение на ваших данных, документацию по API и поддержке. При необходимости — дообучение и расширение сценариев.

Часто задаваемые вопросы

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором AI ищет релевантные фрагменты в вашей базе знаний и на их основе формирует ответ. Ответы точнее и соответствуют вашим данным.

  • Да. Делаем виджет чата с AI для сайта или интеграцию в мессенджеры. Ассистент обучается на вашей базе знаний и может передавать сложные запросы оператору.

  • Достаточно текстовой базы знаний: документы, FAQ, инструкции в любом формате. Подключаем источник, настраиваем индексацию и обучаем на вашем контексте.