Клиенту требовался AI-ассистент, который отвечает на вопросы клиентов и сотрудников по внутренней базе знаний — документам, регламентам, FAQ — без «галлюцинаций» и с точными ссылками на источники, в отличие от обычного universal-чат-бота.
Спроектировал и внедрил RAG-архитектуру:
— Разбил базу знаний на смысловые чанки и создал векторные эмбеддинги
— Развернул векторную базу данных для семантического поиска по документам
— Подключил Claude API/OpenAI API для генерации ответов на основе найденного контекста
— Добавил цитирование источников в каждом ответе ассистента
— Реализовал интерфейсы: Telegram-бот и веб-виджет для встраивания на сайт
— Настроил промпт-инжиниринг для точных и релевантных ответов без выдумывания фактов
Ассистент отвечает на вопросы клиентов и сотрудников за секунды с точными ссылками на источники. Нагрузка на службу поддержки снизилась, а сотрудники быстрее находят нужную информацию во внутренних документах компании.