FAQ-ассистент с RAG (FAISS) и OpenAI
FAQ-ассистент для сайта: данные FAQ → RAG через FAISS → backend на FastAPI → виджет чата на фронтенде
Задача- за счёт автоматизации ответов на вопросы клиентов через ИИ-Ассистента уменьшить среднее время ответа отдела технической поддержки
Скрипт:
посчитает эмбеддинги для текстов вопрос + ответ через OpenAI (text-embedding-3-small);
создаст FAISS-индекс faiss_index.bin;
сохранит метаданные вопросов/ответов в faqs_metadata.npy.
Frontend-виджет чата
Файл frontend/index.html содержит:
плавающую кнопку-виджет (chat-launcher) в правом нижнем углу;
всплывающее окно чата с историей сообщений, индикатором печати и отправкой запросов
Как это работает (коротко)
Данные FAQ (data/faqs.json) → скрипт backend/build_index.py создаёт эмбеддинги и FAISS-индекс.
Запрос пользователя → backend (/chat) получает текст, считает эмбеддинг, ищет ближайшие FAQ в FAISS.
RAG: найденные FAQ передаются в system + user промпт для gpt-4.1-mini через OpenAI.
Модель генерирует короткий ответ на русском, используя контекст FAQ, и возвращает его во фронтенд-виджет.
За счёт автоматизации ответов на вопросы клиентов через ИИ-Ассистента, среднее время ответ отдела технической поддержки уменьшилось на 25%.
Пожаловаться
