Описание проекта
У нас интернет-магазин и небольшая служба поддержки, которая тонет в однотипных вопросах: где заказ, какие сроки доставки, как оформить возврат, чем отличаются похожие товары. Хотим снять эту рутину с операторов и подключить ИИ-чат-бота, который будет отвечать клиентам напрямую по базе знаний и FAQ — в любое время суток, без ожидания в очереди ради вопроса, ответ на который уже есть в документации.
Бот должен работать на современной LLM и брать ответы из нашей базы знаний и карточек товаров, чтобы не придумывать факты. Не менее важно, чтобы бот вовремя «сдавался»: если разговор идёт эмоционально, касается спора о возврате денег или модель не уверена в ответе — обращение должно плавно переключаться на живого оператора вместе с историей переписки, чтобы клиенту не пришлось объяснять всё заново. Всё это должно жить внутри уже установленного на сайте виджета чата, в его оформлении, а не отдельным окном.
Готовы обсудить модель и архитектуру с исполнителем, но для нас принципиальны скорость ответа, стоимость диалога и возможность поправлять неудачные ответы бота.
Что нужно сделать:
— настроить чат-бота на LLM с поиском по базе знаний (RAG или похожий подход);
— прописать понятные правила эскалации на оператора с передачей контекста диалога;
— встроить бота в текущий виджет сайта без поломки существующей логики чата;
— добавить базовую аналитику: вопросы без ответа, доля эскалаций, время ответа;
— подготовить короткую инструкцию, чтобы команда сама могла обновлять базу знаний.
Бот должен работать на современной LLM и брать ответы из нашей базы знаний и карточек товаров, чтобы не придумывать факты. Не менее важно, чтобы бот вовремя «сдавался»: если разговор идёт эмоционально, касается спора о возврате денег или модель не уверена в ответе — обращение должно плавно переключаться на живого оператора вместе с историей переписки, чтобы клиенту не пришлось объяснять всё заново. Всё это должно жить внутри уже установленного на сайте виджета чата, в его оформлении, а не отдельным окном.
Готовы обсудить модель и архитектуру с исполнителем, но для нас принципиальны скорость ответа, стоимость диалога и возможность поправлять неудачные ответы бота.
Что нужно сделать:
— настроить чат-бота на LLM с поиском по базе знаний (RAG или похожий подход);
— прописать понятные правила эскалации на оператора с передачей контекста диалога;
— встроить бота в текущий виджет сайта без поломки существующей логики чата;
— добавить базовую аналитику: вопросы без ответа, доля эскалаций, время ответа;
— подготовить короткую инструкцию, чтобы команда сама могла обновлять базу знаний.
Разработка для WEB Наличные, Банковский перевод
