ИИ для клиентов · чат-боты, ассистенты, LLM-функции

ИИ, с которымговорят ваши клиенты

Чат-бот, который отвечает по вашим материалам, ассистент, который квалифицирует и записывает на звонок, LLM-функция внутри продукта, который вы уже продаёте. С опорой на ваши данные и передачей человеку там, где это важно — а не демо, которое рассыпается на втором вопросе.

AI-чат-бот для сайта и мессенджеров

Чат-бот, который знает ваш продукт, потому что отвечает по вашим материалам, а не по тому, что запомнила модель. Говорит «не знаю» вместо того, чтобы придумать, и передаёт разговор человеку, как только вопрос выходит за его рамки.

Обсудить задачу

Что входит

  • Ответы по вашим материалам, со ссылками на источник
  • Передача оператору вместе со всей перепиской
  • Виджет на сайте, Telegram, WhatsApp
  • Тон голоса и рамки того, что боту можно говорить

ИИ-ассистент продаж

Посетитель, который ушёл бы, ничего не спросив, вместо этого получает разговор: что ему нужно, какой вариант подходит и запись на следующий шаг. Всё, что ассистент узнал, попадает в CRM, а не в лог чата, который никто не читает.

Обсудить задачу

Что входит

  • Квалификация и выявление потребности в диалоге
  • Подбор продукта, тарифа и цены
  • Запись на звонок и передача в отдел продаж
  • Запись в CRM вместе с контекстом квалификации

Интеграция ChatGPT и LLM

GPT или Claude внутри продукта, который у вас уже есть — генерация, саммари, извлечение данных, смысловой поиск — как настоящая функция, с состоянием загрузки, состоянием ошибки и предсказуемой стоимостью.

Обсудить задачу

Что входит

  • Интеграция с API OpenAI / Anthropic
  • Проектирование промптов, оценка и версионирование
  • Стриминг в интерфейсе и корректная деградация
  • Контроль расхода токенов, кеширование и лимиты

ИИ-агенты и RAG по вашим данным

Когда одного ответа мало: агенты, которые делают несколько шагов, вызывают ваши API и работают по вашим документам, каталогу или базе знаний — с трассировкой, в которую можно заглянуть, когда результат неверный.

Обсудить задачу

Что входит

  • RAG по документам, каталогу или базе знаний
  • Вызов инструментов и многошаговые задачи
  • Векторный поиск и настройка качества выдачи
  • Трассировка, оценки качества и проверки на регресс
Искали другое?

ИИ внутри компании, а не перед клиентом

Эта страница — про ИИ, с которым встречаются ваши клиенты: в продукте, на сайте, в воронке. Если нужен ИИ за кулисами (входящие и поддержка, документы и данные, маршрутизация лидов, отчёты) — это отдельное направление.

Автоматизация бизнеса

Стек

Чем пользуемся, когда встраиваем ИИ в продукт.

Claude · GPT

RAG · векторный поиск

Агенты · вызов инструментов

Next.js · Node · Python

Сайт · Telegram · WhatsApp

Оценки · контроль расходов

Частые вопросы

Пять, которые всплывают почти на каждом созвоне.

Чем это отличается от автоматизации бизнеса?

Тем, кто по другую сторону. Эта страница — про ИИ, с которым взаимодействуют ваши клиенты: чат-бот на сайте, ассистент в воронке, LLM-функция в продукте. Автоматизация бизнеса — про ИИ, которого ваша команда никому не показывает: входящие и поддержка, обработка документов, маршрутизация лидов, внутренние отчёты. Разный покупатель, разная метрика успеха — поэтому это намеренно две страницы, а не одна длинная.

Что помешает боту придумывать?

Три вещи, по порядку. Он отвечает по вашим материалам, а не по памяти модели — значит, есть с чем сверить ответ. Ему разрешено сказать «не знаю» и передать вопрос человеку: отказ — это правильный ответ, а не сбой. И ответы прогоняются по набору реальных вопросов до запуска и после каждой правки промпта, чтобы починка одного не ломала тихо то, что работало.

Какую модель используете?

Ту, что подходит под задачу — Claude и GPT оба сильны, но сильны в разном. Интеграция уходит за свой тонкий слой, поэтому поменять модель позже — это правка конфига, а не переписывание. Привязка к одному вендору — риск на рынке, где лучший вариант меняется каждые несколько месяцев.

Сколько это занимает?

Чат-бот, отвечающий по вашим материалам, — это сборка на 2-3 недели. Ассистент, связанный с CRM и записью на звонок, или LLM-функция внутри существующего продукта — зависит от того, куда ему нужно дотянуться; это разговор про объём, а не цифра, которую я могу честно поставить на страницу.

Сколько стоит эксплуатация?

Расход на модель — реальная строка в месячных расходах, поэтому её считают до сборки, а не обнаруживают после запуска. Дешёвые обращения уходят на более дешёвую модель, повторяющиеся вопросы кешируются, и стоит жёсткий потолок, чтобы всплеск трафика или один злоупотребляющий пользователь не превратились в неожиданный счёт.

Нужен ИИ в вашем продукте?

Расскажите, что должны делать ваши клиенты, — вернусь с планом и объёмом.

Свежее из блога

Все статьи