AI Sales & Knowledge Assistant
AI-ассистент, который знает ваш продукт.
Создаём AI-консультантов для сайта, отдела продаж, выставочного стенда или внутренней команды. Ассистент работает с вашими документами, презентациями, FAQ и описаниями продуктов — отвечает точно, не фантазирует и передаёт менеджеру тёплый лид с готовым контекстом.
Проблема · 02
Бот, который фантазирует, хуже, чем нет бота вовсе.
Большинство «AI-консультантов» на сайтах — это либо тупой FAQ, либо большая модель без рамок. Первое не отвечает на половину вопросов. Второе — обещает то, чего нет, путает цены, выдумывает характеристики и подставляет компанию.
AI-ассистент должен работать в проверенной базе знаний и понятных сценариях. Не отвечать от лица компании без контроля. Не обещать невозможное. И — что важно — честно говорить «не знаю», когда вопрос выходит за границы. Это разница между полезным помощником и репутационной проблемой.
Что входит · 03
От сборки базы знаний до контроля галлюцинаций.
- 01Сборка корпоративной базы знаний из документов, презентаций и FAQ
- 02Подбор модели под задачу — облачные API или on-prem решения
- 03Чат-интерфейс на сайте, в Telegram, на стенде или в CRM
- 04Голосовой ввод и озвучка ответов для выставочного формата
- 05Передача структурированной заявки менеджеру
- 06Аналитика: какие вопросы задают, что не находится в базе
- 07Гард-рейлы — границы тематики и тона ответов
- 08Логирование и контроль галлюцинаций до прода
- 09Регулярное обновление базы знаний по мере развития продукта
Сценарии · 04
Шесть применений одного движка.
/01
Посетитель сайта
Задаёт вопрос про продукт и получает точный ответ со ссылками на материалы. Если вопрос не покрыт базой — собирает контакт и передаёт менеджеру с историей разговора.
/02
Менеджер отдела продаж
Быстро находит аргументы под индустрию клиента, актуальные КП-шаблоны, кейсы по сегменту и параметры продукта. Не нужно помнить всю продуктовую линейку или искать по папкам.
/03
Участник выставки
Получает персональную презентацию по своему сегменту в виде PDF или mini app. Бот квалифицирует посетителя за 90 секунд и передаёт менеджеру тёплый лид.
/04
Внутренний сотрудник
Ищет информацию в корпоративных документах, регламентах, базе проектов и FAQ. Особенно полезно при онбординге и в распределённых командах.
/05
Первичная квалификация
Бот собирает структурированную заявку: что за компания, какая задача, какой бюджет, сроки. Менеджер начинает разговор не с нуля, а с готовым контекстом.
/06
Аналитика для руководителя
Отчёт по самым частым вопросам, темам, сегментам и пробелам в базе знаний. Подсветка того, какой контент нужно создать в первую очередь.
Подход · 05
Сначала база знаний, потом модель.
Хороший AI-ассистент на 70% состоит из проверенной, чистой и структурированной базы знаний — и только на 30% из модели. Большинство неудачных проектов проваливаются не на стороне технологии, а на стороне контента: документы устарели, противоречат друг другу или просто отсутствуют. Мы начинаем с аудита материалов, а не с подбора API.
Когда это нужно · 06
Шесть сигналов, что AI-ассистент окупится.
- Менеджеры тратят часы на одинаковые вопросы клиентов
- У продукта большая документация — найти нужное сложно
- На сайте мало конверсий, потому что вопросы остаются без ответа
- Готовите выставку и хотите квалифицировать посетителей
- Команда распределённая — новичкам сложно искать информацию
- Нужно понять, какие вопросы реально задают клиенты
FAQ · 07
Что обычно спрашивают до подписания брифа.
Будет ли ассистент «фантазировать» как ChatGPT?+
Не должен. Мы используем RAG — модель работает только с проверенной базой знаний компании, без «домысливания». Если вопрос не покрыт документами — ассистент честно говорит «не знаю» и предлагает связаться с менеджером. Гард-рейлы и тестирование на пограничных случаях — обязательная часть проекта.
Какие модели и инфраструктуру используете?+
Подбираем под задачу: облачные API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat) для быстрого старта или open-source модели на собственной инфраструктуре для чувствительных данных. Гибридные схемы — когда поиск идёт локально, а генерация в облаке — тоже работают.
Где можно разместить ассистента?+
На сайте — виджет в углу или встроенный чат. В Telegram — отдельный бот компании. На выставочном стенде — на планшете или большом экране. В CRM — как панель помощника для менеджера. В корпоративном портале — как внутренний поиск. Часто делаем сразу несколько каналов из одного движка.
Что если у нас нет готовой базы знаний?+
Часть проекта — собрать её. Импортируем существующие материалы (сайт, PDF, презентации, FAQ, переписку), очищаем от противоречий, структурируем и добавляем недостающее. Часто оказывается, что у компании контента больше, чем кажется — он просто разрознен.
Сколько занимает разработка?+
От 4 до 10 недель. Сборка базы знаний — 1–3 недели. Разработка движка и интерфейса — 2–4 недели. Тестирование на пограничных случаях, гард-рейлы и подключение каналов — 1–3 недели. Срочный режим возможен на узких задачах с готовыми материалами.
Как формируется стоимость?+
Зависит от объёма базы знаний, числа каналов размещения, требований к инфраструктуре (cloud / on-prem) и сложности интеграций с CRM или сайтом. Точную смету собираем после анализа материалов и согласования сценариев использования.
Что нужно от компании для старта?+
Доступ к существующим материалам — сайт, документы, презентации, FAQ, шаблоны КП, описания продуктов. Контактного человека из команды, кто знает продукт изнутри. Если есть данные о реальных вопросах клиентов (письма, чаты, звонки) — это ускоряет работу и повышает качество ассистента.
Связанные направления
Хотите ассистента, которому можно доверять?
Заполните бриф — отвечу лично в течение рабочего дня и предложу сценарий пилота. Если ещё не уверены, что у компании достаточно материалов — начните с аудита базы знаний.