Опис проєкту
ПерекладУ нас інтернет-магазин і невелика служба підтримки, яка тоне в однотипних запитаннях: де замовлення, які терміни доставки, як оформити повернення, чим відрізняються схожі товари. Хочемо зняти цю рутину з операторів і підключити ІІ-чат-бота, який відповідатиме клієнтам напряму за базою знань і FAQ — цілодобово, без очікування в черзі заради питання, відповідь на яке вже є в документації.
Бот має працювати на сучасній LLM і брати відповіді з нашої бази знань та карток товарів, щоб не вигадувати факти. Не менш важливо, щоб бот вчасно «здавався»: якщо розмова емоційна, стосується спору про повернення коштів або модель не впевнена у відповіді — діалог повинен плавно перемикатися на живого оператора разом із історією переписки, щоб клієнту не довелося пояснювати все заново. Усе це має жити всередині вже встановленого на сайті віджета чату, в його оформленні, а не окремим вікном.
Готові обговорити модель і архітектуру з виконавцем, але для нас принципові швидкість відповіді, вартість діалогу та можливість виправляти невдалі відповіді бота.
Що потрібно зробити:
— налаштувати чат-бота на LLM із пошуком за базою знань (RAG або подібний підхід);
— прописати зрозумілі правила ескалації на оператора з передачею контексту діалогу;
— інтегрувати бота в поточний віджет сайту без поломки наявної логіки чату;
— додати базову аналітику: питання без відповіді, частка ескалацій, час відповіді;
— підготувати коротку інструкцію, щоб команда сама могла оновлювати базу знань.
Бот має працювати на сучасній LLM і брати відповіді з нашої бази знань та карток товарів, щоб не вигадувати факти. Не менш важливо, щоб бот вчасно «здавався»: якщо розмова емоційна, стосується спору про повернення коштів або модель не впевнена у відповіді — діалог повинен плавно перемикатися на живого оператора разом із історією переписки, щоб клієнту не довелося пояснювати все заново. Усе це має жити всередині вже встановленого на сайті віджета чату, в його оформленні, а не окремим вікном.
Готові обговорити модель і архітектуру з виконавцем, але для нас принципові швидкість відповіді, вартість діалогу та можливість виправляти невдалі відповіді бота.
Що потрібно зробити:
— налаштувати чат-бота на LLM із пошуком за базою знань (RAG або подібний підхід);
— прописати зрозумілі правила ескалації на оператора з передачею контексту діалогу;
— інтегрувати бота в поточний віджет сайту без поломки наявної логіки чату;
— додати базову аналітику: питання без відповіді, частка ескалацій, час відповіді;
— підготувати коротку інструкцію, щоб команда сама могла оновлювати базу знань.
Розробка для WEB Готівка, Банківський переказ
