Клиент (крупная e-commerce площадка) обратился с проблемой: отдел клиентского сервиса и штат копирайтеров не справлялись с масштабированием бизнеса. Ответы на отзывы пользователей занимали часы, а создание уникальных описаний для тысяч новых товаров сжирало бюджет
Я спроектировал и внедрил гибридную AI-архитектуру, которая выбирает оптимальную нейросеть под конкретную задачу:
Мультимодельная маршрутизация: Интегрировал API сразу трех моделей. Claude 3.5 Sonnet отвечает за глубокую логику и креативный SEO-копирайтинг, быстрая модель Gemini 3 Flash обрабатывает массовые обращения в техподдержку, а решения от OpenAI используются для классификации запросов.
Продвинутый Промпт-инжиниринг: Разработал систему динамических промптов с использованием техник Chain-of-Thought (пошаговое рассуждение) и Self-Correction (самокоррекция). Перед тем как отправить ответ клиенту, ИИ самостоятельно проверяет свои же утверждения по базе знаний (RAG).
Бэкенд: Написал связующее ПО на Python (FastAPI) для бесшовной и безопасной интеграции AI-агентов в CRM заказчика.
Система переведена в production и работает автономно:
В 10 раз снижена стоимость генерации текстового контента (карточки товаров, рассылки).
На 400% выросла скорость ответа техподдержки (с часов ожидания до нескольких секунд).
Обеспечено 100% перекрытие обращений в нерабочее время (ночные часы и выходные закрывает AI-агент).
Достигнут показатель в 0% галлюцинаций при ответах клиентам благодаря жесткому контролю качества внутри архитектуры приложения.
uaeinvestor-d3wzycce.manus.space clinicdubai-ounqrgss.manus.space