Можно сделать помощника только по теме сайта?
Да. Для этого задаются разрешенные темы, RAG-контекст, сценарии диалога и правила возврата к услугам компании.
На главную
Разработка AI-помощников, RAG и Telegram-чатботов для бизнеса
Проектирую и внедряю AI-помощников для сайта, Telegram-ботов и RAG-системы по базе знаний компании: от сценариев и prompt-инжиниринга до интеграций, заявок и эксплуатации.
Разработка AI-помощника для сайта
AI-консультант на сайт помогает посетителю быстро понять услугу, получить ответ из материалов компании и оставить заявку. Такой помощник работает как интерактивный слой между сайтом, базой знаний и отделом продаж.
AI-виджет для сайта с историей диалога, формой заявки и согласием на контакт
Ответы по услугам, FAQ, кейсам, ограничениям и внутренним правилам компании
Квалификация обращения: задача, сроки, контакты, интеграции и приоритет
Мягкая обработка отвлеченных вопросов, чтобы показать качество AI без потери бизнес-фокуса
Отправка контактов на почту, в CRM, webhook или внутреннюю систему заявок
Rate limit, базовая защита от мусорных запросов и контроль качества ответов
RAG по базе знаний компании
RAG-система нужна, когда модель должна отвечать не из общих знаний, а по вашим документам, страницам сайта, регламентам, прайсу, кейсам и FAQ. Это снижает количество выдуманных ответов и делает AI полезным для бизнеса.
- • Сбор источников: сайт, документы, инструкции, коммерческие материалы, FAQ и кейсы
- • Разбиение базы знаний на фрагменты, поиск релевантного контекста и передача его модели
- • Вариант простого RAG в коде сайта или полноценный поиск через embeddings и vector database
- • Настройка prompt, правил отказа, ограничений по ценам и формату ответа
- • Тестирование на реальных вопросах клиентов и улучшение базы знаний после запусков
Telegram-боты и AI-чатботы
Telegram-бот удобен для поддержки, заявок, уведомлений и внутренних процессов. Его можно связать с AI-моделью, базой знаний, почтой, CRM, GitLab, мониторингом или собственным API.
- • Telegram-бот для первичной поддержки, FAQ, заявок и уведомлений менеджеру
- • AI-чатбот для сайта, личного кабинета, внутренней базы знаний или поддержки сотрудников
- • Интеграции с почтой, CRM, webhook, Google Sheets, GitLab, мониторингом и внутренними API
- • Сценарии для лидогенерации: вопрос, уточнение, контакт, согласие, отправка заявки
- • Локальный запуск через Ollama на своем GPU или подключение внешних LLM API
Как запускается проект
Начинать лучше не с выбора самой большой модели, а с задачи, сценариев и базы знаний. Тогда AI-помощник отвечает точнее, не уходит в хаотичный диалог и действительно помогает бизнесу.
- • Определяем роли: продажи, поддержка, подбор услуги, FAQ или внутренний ассистент
- • Собираем источники знаний: страницы сайта, документы, цены, ограничения и типовые вопросы
- • Настраиваем prompt, RAG, форму заявки, согласие на контакты и отправку уведомлений
- • Тестируем на реальных вопросах и отдельно проверяем вредные или нецелевые сценарии
- • Выбираем модель, инфраструктуру и режим эксплуатации: локально, в облаке или гибридно
Вопросы перед стартом
Что такое RAG простыми словами?
Это подход, когда модель перед ответом получает релевантные фрагменты базы знаний: страницы сайта, FAQ, цены, документы или кейсы. Так ответы меньше выдумываются и лучше совпадают с бизнесом.
Можно сделать Telegram-бота?
Да. Telegram-бот может отвечать по базе знаний, принимать заявки, уведомлять менеджера, создавать обращения и подключаться к внутренним API или CRM.
Сколько стоит AI-помощник или Telegram-бот?
Стоимость обсуждается индивидуально после понимания сценариев, базы знаний, интеграций, модели, требований к данным и эксплуатации.
Можно запустить AI на своем сервере?
Можно. Если есть подходящий GPU, модель можно держать локально через Ollama. Для более высокой скорости или сложных сценариев иногда выгоднее использовать внешний LLM API.
Нужен AI-помощник для сайта, RAG или Telegram-бот?
Опишите, какие вопросы должен закрывать помощник, где лежит база знаний и какие интеграции нужны. После этого можно выбрать архитектуру, модель и формат запуска.
Написать в Infra LAB