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-агентов, AI-помощников, RAG и Telegram-чатботов для бизнеса
Проектирую и внедряю AI-агентов и 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 и AI-агента для сайта
AI-консультант или нейросеть для сайта 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-агент для бизнеса: консультация, уточняющие вопросы, квалификация лида и передача заявки
Разработка ИИ-агентов для бизнеса: сценарии, ограничения, память сессии, роли и правила общения
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
- • RAG по базе знаний компании: поиск релевантных фрагментов перед ответом модели
- • 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, AI-боты и LLM-агенты
Telegram-бот или AI-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
- • Telegram-бот для сайта и заявок: прием обращений, передача контактов и уведомления ответственным
- • LLM-агент для внутренних процессов: поиск информации, маршрутизация заявок и подсказки сотрудникам
- • 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
Локальная LLM и production RAG-инфраструктура
AI-помощник быстро перестаёт быть просто виджетом, если он отвечает по базе знаний компании и влияет на заявки. Для такого контура важны эксплуатация модели, RAG, векторная база, лимиты, мониторинг и понятное обновление знаний.
- • Локальная LLM через Ollama на GPU-сервере или гибридная схема с внешним LLM API
- • Qdrant или другая vector database для embeddings, поиска фрагментов и разделения баз знаний
- • RAG API как внутренний сервис: ключи, site_id, ограничения доступа и server-side вызовы с сайта
- • Обновление базы знаний: страницы сайта, FAQ, цены, регламенты, документы, кейсы и инструкции
- • Мониторинг качества: тестовые вопросы, журнал диалогов, лимиты, ошибки модели и недоступность RAG
- • MLOps / AI infrastructure for production: не обучение моделей, а надежная эксплуатация LLM-сервиса
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.
Можно сделать ИИ-агента для бизнеса?
Да. ИИ-агент может работать с базой знаний, уточнять задачу, квалифицировать обращение, собирать контакты, передавать заявку и подключаться к CRM, почте, Telegram или внутренним API.
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-агент, AI-помощник для сайта, RAG или Telegram-бот?
Опишите, какие вопросы должен закрывать помощник или AI-агент, где лежит база знаний и какие интеграции нужны. После этого можно выбрать архитектуру, модель и формат запуска.
Написать в Infra LAB