Здесь мы разбираем процесс разработки ботов — от формализации идеи и написания первых строк кода до внедрения AI и анализа взаимодействия.
Обсудить проект
Этапы создания бота
От идеи до готового решения — прозрачный и управляемый процесс.
Анализ и стратегия
Глубоко погружаемся в ваши бизнес-задачи, чтобы определить цели и ключевые функции будущего бота.
Проектирование диалогов
Создаем логические сценарии и карты диалогов, определяем тон общения и личность ассистента.
Разработка и интеграция
Пишем код, настраиваем ядро бота и подключаем его к необходимым платформам и API.
AI и обучение
Внедряем модели обработки естественного языка (NLP) и обучаем AI на релевантных данных.
Тестирование и отладка
Проводим комплексное тестирование для выявления и исправления ошибок, гарантируя стабильную работу.
Запуск и поддержка
Развертываем готовое решение и обеспечиваем техническую поддержку для его бесперебойной работы.
Инструменты и технологии
Используем проверенный и современный стек для создания надежных решений.
Python & AI/ML
Основа наших интеллектуальных систем. Применяем TensorFlow, PyTorch, NLTK и spaCy для глубокого анализа и обработки естественного языка.
Dialogflow & Rasa
Гибкие фреймворки для проектирования сложных и естественных диалоговых сценариев.
FastAPI & Deno
Создаем быстрые и масштабируемые бэкенд-сервисы для обработки логики бота.
PostgreSQL & Redis
Надежное хранение данных и эффективное кэширование для быстрой работы ассистентов.
Docker & Kubernetes
Контейнеризация и оркестрация для стабильного развертывания в любой среде.
Примеры реализованных ботов
Практические решения для различных бизнес-задач.
Задача: Снизить нагрузку на поддержку
Автоматизировать консультации по товарам и отслеживание статуса заказов для интернет-магазина.
Решение: Бот в Telegram
Разработан бот, интегрированный с каталогом магазина. Использует NLP для подбора товаров и сообщает статус заказа по его номеру.
Результат: -40% обращений
Сократилось количество обращений в поддержку, увеличилась скорость ответов на типовые вопросы.
Задача: Упростить онбординг
Стандартизировать и автоматизировать процесс адаптации новых сотрудников в IT-компании.
Решение: Бот в Slack
Создан бот, который отправляет новичку полезную информацию, знакомит с командой и назначает встречи в календаре.
Результат: Ускорение на 25%
Процесс адаптации стал быстрее, а вовлеченность новых сотрудников в первые недели работы заметно выросла.
Задача: Автоматизировать мониторинг
Собирать и фильтровать новости из разных источников по ключевым словам для внутреннего медиа-отдела.
Решение: Бот-парсер
Бот мониторит RSS-ленты и новостные сайты, отправляя краткие сводки релевантных статей в канал Discord.
Результат: >5 часов в неделю
Освободилось время сотрудников, ранее уходившее на ручной мониторинг информационного поля.
Заметки из лаборатории
Делимся идеями, кодом и наблюдениями из мира разговорного AI.
LLM для бизнеса: как выбрать и интегрировать большую языковую модель
Краткий разбор ключевых моделей на рынке, от GPT-4 до Llama 3. Анализируем стоимость, производительность и сценарии применения...
Пять неочевидных ошибок при проектировании диалогов для чат-бота
Полное руководство по интеграции бота с Telegram API на Python
Что такое векторные базы данных и зачем они вашему AI-ассистенту?
Обсудим вашу задачу?
Заполните форму, и я свяжусь с вами, чтобы детально разобрать вашу идею и предложить возможные решения. Никакого спама или навязчивых звонков.