Типовое решение · B2B-сервисы
Пульс
AI-ассистент поддержки на базе знаний компании — типовые обращения закрываются без оператора, сложные уходят человеку с контекстом.
Задача бизнеса
Поддержка отвечает на одни и те же вопросы: где документы, как продлить договор, что делать при ошибке. База знаний в компании есть, но клиенты и сотрудники в неё не заходят, а операторы отвечают по памяти — формулировки расходятся. Нагрузка растёт вместе с числом клиентов, и первая линия превращается в узкое место.
Что делаем
AI-ассистент отвечает по документам компании: регламентам, инструкциям, базе знаний и разобранной переписке поддержки. В основе RAG — ответ собирается по найденным фрагментам документов, а не из общей памяти модели, поэтому в ответе есть ссылка на источник. Спорные и сложные обращения ассистент передаёт оператору вместе с контекстом диалога. 770 Group собирает конвейер данных, самого ассистента, сценарии эскалации и интеграцию с системой поддержки.
Схема решения
Схема: 6 систем и 7 связей
- channelsКаналы обращенийСайт, почта и мессенджеры клиентов
- assistantAI-ассистентОтвечает по документам и уточняет вопрос
- indexИндекс документов (RAG)Поиск фрагментов с указанием источника
- sourcesИсточники знанийРегламенты, инструкции и база знаний
- helpdeskСистема поддержкиТикеты, эскалация и работа операторов
- qualityКонтроль ответовОценка, разметка ошибок и стоимость запросов
- Каналы обращенийAI-ассистентВопрос клиента
- Источники знанийИндекс документов (RAG)Документы и регламенты
- Индекс документов (RAG)AI-ассистентФрагменты и источники
- AI-ассистентКаналы обращенийОтвет со ссылкой на документ
- AI-ассистентСистема поддержкиЭскалация с контекстом
- Система поддержкиКонтроль ответовСпорные ответы на разметку
- Контроль ответовИсточники знанийПравки и новые документы
Состав работ
- Сбор, очистка и разметка базы знаний
- Индекс документов и поисковый контур на RAG
- Сценарии эскалации на живого оператора
- Ограничение тематики и правила отказа от ответа
- Оценка ответов, разметка ошибок и контроль стоимости запросов
- Интеграция с системой поддержки и каналами обращений
- Внедрение, обучение операторов и регламент сопровождения
Как внедряем
Начинаем со сбора и очистки базы знаний: пока документы противоречат друг другу, ассистент остаётся демонстрацией. Прототип проверяем на реальных обращениях одного участка поддержки и размечаем ошибки вместе с операторами. Затем собираем промышленный контур: интеграция с системой поддержки, сценарии эскалации, ограничение тематики, мониторинг качества ответов и стоимости запросов. Ассистента включаем в одном канале, обучаем операторов работать с подсказками и разметкой и расширяем на остальные каналы после разбора первых ошибок.
Что получает компания
Типовые обращения закрываются без оператора и в нерабочее время, а у первой линии остаются содержательные случаи. Ответы перестают зависеть от того, кто на смене, и опираются на действующие документы компании. Видно, каких документов не хватает: вопрос без ответа превращается в задачу для базы знаний.
Развитие
Дальше ассистента обычно выводят в новые каналы и на внутренние запросы сотрудников, а базу знаний достраивают по вопросам, на которые он не ответил. Отдельный шаг — подсказки и черновики ответов оператору там, где полная автоматизация неуместна.
Сроки
2–4 месяца от прототипа до промышленного контура — ориентир, уточняется после обследования
Стек
- Python
- LangChain