LLM-решения и корпоративные ассистенты
Ассистент отвечает сотрудникам по внутренним документам со ссылкой на источник, находит нужный пункт регламента, разбирает входящие обращения и готовит документы по шаблонам.
Какую задачу закрывает
Сотрудники тратят время на поиск ответа в регламентах, инструкциях и переписке или отвлекают коллег, которые знают ответ. Поддержка вручную читает и раскладывает обращения по исполнителям. Юристы и менеджеры собирают типовые документы из кусков прошлых.
Языковая модель берёт на себя поиск, первичный ответ и черновик. Человек проверяет и принимает решение.
Что делаем
- Ассистент по внутренней базе знаний с указанием источника ответа
- Поиск по регламентам, инструкциям и договорам
- Классификация и маршрутизация обращений клиентов и сотрудников
- Подготовка типовых документов по шаблонам
- Извлечение структурированных данных из переписки и заявок
Как работает
Основа - схема RAG: документы разбиваются на фрагменты и индексируются, модель отвечает по найденным фрагментам, а не по общим знаниям. Ссылка на источник выдаётся вместе с ответом, чтобы его можно было проверить.
Права учитываются на этапе поиска, до обращения к модели: сотрудник получает ответы только по документам, к которым у него есть доступ. Если ответа в базе нет, ассистент так и говорит, а не сочиняет.
Развёртывание
Работаем с внешними провайдерами моделей и с открытыми моделями внутри вашего контура, когда данные нельзя выпускать наружу. Для второго варианта считаем оборудование до старта.
Интеграции
Источники знаний: файловые хранилища, Confluence и вики, 1С, CRM, почта. Каналы: Telegram, корпоративный мессенджер, виджет на портале, helpdesk.
Что вы получаете
Ассистента в привычном канале, механику обновления базы знаний, разграничение доступа, журнал вопросов и ответов, метрики качества.
Метрики и приёмка
До старта собираем с вами набор реальных вопросов с эталонными ответами. На нём измеряем долю верных ответов, долю ответов с правильным источником и долю случаев, когда ассистент верно отвечает, что в базе этого нет. Этот же набор используется после каждого обновления.
Сроки
Прототип на части ваших документов - от трёх недель. Внедрение с правами доступа и интеграциями - от шести недель.
Частые вопросы
Не уйдут ли наши документы во внешний сервис?
Если это недопустимо, разворачиваем модель внутри вашего контура. Тогда данные не покидают инфраструктуру компании.
Что делать с устаревшими документами?
Настраиваем обновление индекса из источников и приоритет актуальных версий. Ответ показывает, из какого документа и какой редакции он взят.
Опыт наших клиентов
Мой проект - тематический сайт знакомств. Я оцениваю его как проект высокого уровня сложности: очень непросто найти разработчиков, которые могли бы его реализовать. Я работал с командой Глеба в течение более двух лет с перерывами, которые были связаны исключительно с моим финансовым состоянием. По итогу могу сказать, что вполне доволен проделанной работой. Ребята знают своё дело, с хорошей коммуникабельностью, и всегда помогут советом. В данный момент вся основная работа сделана, сайт находится в рабочем состоянии и набирает пользователей. Есть идеи по добавлению новых функций, и если я решусь на это, то буду реализовывать их и дальше с этой командой.
Команда Глеба была профессиональной, оперативно реагировали на любые возникающие вопросы и шли навстречу в рабочих моментах. В ходе работы с командой были реализованы части и компоненты масштабного сервиса AI LMS платформы.
Мы разрабатывали несколько сервисов, часть из них запускалась в формате MVP: в частности, автоматизировали обработку запросов корпоративных заказчиков на аренду спортивных площадок. Команда проекта была на связи, и мы активно двигались по нашим требованиям. Достаточно оперативно реализовали и запустили продукт. Спасибо команде!
Обращались в YAVVI за доработками нашего сайта pakpakych.ru. Стек у нас не самый простой: Django, GarpixCMS и React SPA. До этого несколько подрядчиков ограничивались общими рекомендациями «в вакууме». Ребята зашли иначе: сначала провели полноценный технический аудит, разобрали каждый из 26 пунктов нашего ТЗ и по каждому написали, что уже реализовано, чего нет и почему. Отдельно ценно, что не стали продавать нам лишние работы, а честно указали, где функционал в проекте уже есть и где два пункта дублируют друг друга. По ходу аудита нашли критичную проблему, о которой мы не подозревали, и одна эта находка окупила всю работу. По каждой задаче была вилка часов и тип работ, никаких «примерно месяц», всё проверялось руками и подтверждалось инструментами. Каждая доработка выведена в админку, это принципиально: мы получили не разовый результат, а инструмент, плюс обучение нашей команды. Рекомендую тем, у кого нетиповой стек и нужен подрядчик, который сначала разберётся, а потом делает. Продолжаем сотрудничество.
Профильный кейс
Legal Assistant - юридический AI-помощникСмежные услуги
Обсудим вашузадачу
Вам необязательно иметь чёткую задачу. Оставьте контакты, и мы разберём ваши текущие бизнес-процессы и честно покажем, где внедрение технологий даст реальный финансовый результат.
Связаться с нами