Telegram / WhatsApp
Быстрый старт, готовые SDK, богатые клавиатуры. Подходит для уведомлений и опросов.
Блог о боте-строении
Разработка ботов: от простых диалогов до умных ассистентов
Практика, архитектуры, инструменты и разборы: как проектировать, обучать и внедрять чат-ботов и AI-ассистентов в реальные процессы.
- LLM-подсказки и сценарии
- Интеграции и пайплайны
- Безопасность и тесты
Чат-боты
Каналы, сценарии и инструменты для практичных бот-проектов — без магии, только проверенные подходы.
Веб-виджет
Гибкая вёрстка, аналитика, A/B. Удобно для поддержки и lead-gen на сайте.
Голос
ASR/TTS + маршрутизация. Для колл-центров и IVR с простыми ветками.
| Канал | Время запуска | UI/UX | Интеграции |
|---|---|---|---|
| Telegram | Очень быстро | Кнопки/меню | Вебхуки, бэкенд |
| Веб-виджет | Быстро | Полный контроль | Любые API |
| Голос | Средне | Диалоги | ASR/TTS провайдеры |
Подбор товара
Фильтры по параметрам, уточняющие вопросы, сохранение корзины.
FAQ + база знаний
Извлечение ответов из статей, версионирование и контроль тональности.
Запись и бронирование
Слоты, напоминания, подтверждения, отмены с валидацией.
Пайплайн: NLU → Логика → Интеграции
- NLU: intent/entity или LLM-подсказки
- Логика: FSM, деревья диалогов, маршруты
- Интеграции: CRM, почта, платежи, webhooks
AI-ассистенты
Архитектуры, которые помогают соединить LLM с вашими данными, инструментами и контекстом — без лишней магии.
Retrieval (RAG)
Индексация источников (PDF, базы, CMS), эмбеддинги и релевантная выдача. Контент свежий и проверяемый.
- Индекс: вектор + фильтры
- Формат: сжатие контекста
- Качество: оценки и логирование
Инструменты (Tools)
Функции и API: от календаря и CRM до генерации документов. Модель вызывает нужный инструмент по задаче.
- Выбор: декларация схем
- Безопасность: разрешения и лимиты
- Надёжность: таймауты и повторы
Память (Memory)
Короткая/долгая память для персонализации: хранение фактов, предпочтений и задач.
- Стратегия: что запоминать
- Хранилище: БД + шифрование
- Контроль: экспорт/удаление
// Цель: что нужно получить и зачем
// Контекст: данные, ограничения, формат
// Примеры: 1–2 эталона ответа
// Критерии: как оценивать результат
// Вывод: только нужные поля
- Суммируйте длинные фрагменты перед вставкой.
- Добавляйте метки источника (title, url, дата).
- Ограничивайте размер вывода и формат.
- Валидируйте факты вторым запросом.
- Логируйте примеры с оценкой (good/needs-fix).
- Тестируйте edge-cases до релиза.
Кейсы
Несколько реальных примеров: как боты и ассистенты решают задачи в разных отраслях.
E-commerce: автоматизация поддержки
Проблема: повторяющиеся вопросы о заказах и доставке.
Решение: чат-бот с API-интеграцией в CRM и логистику.
Результат: снижение нагрузки операторов на 40%.
Медицина: запись на приём
Проблема: перегруженные колл-центры клиники.
Решение: голосовой бот с интеграцией в календарь врачей.
Результат: время ожидания сократилось на 65%.
HR: первичный скрининг кандидатов
Проблема: рутинная проверка сотен анкет.
Решение: AI-ассистент для анализа резюме и тестовых заданий.
Результат: экономия до 20 часов рекрутера в неделю.
Блог
Короткие заметки и разборы: от быстрых гайдов по SDK до обзоров архитектур LLM-ассистентов.
Быстрый старт: бот на Node.js и Telegram API
Пошаговый разбор: подключение библиотеки, настройка вебхука, работа с клавиатурами.
Читать
Как устроен Retrieval-Augmented Generation
Что такое индекс, эмбеддинги и re-ranking, и как на практике готовить данные для LLM.
Читать
Интеграция внешних сервисов: календарь и CRM
Архитектура ассистента с инструментами: декларация функций и безопасный вызов API.
ЧитатьСвязаться
Оставьте ваши данные — мы свяжемся и обсудим задачу.