Сервис интеллектуальных ответов
AI-система для
коммуникации с
пользователями
внутри бренда
Проблема
Масштаб, с которым невозможно справиться вручную
Бренд ежедневно получает огромный поток активности в Telegram-каналах. Раньше из этого потока команда успевала обработать только малую часть
0
комментариев в сутки
0
подписчиков
0
обрабатывалось вручную
Ключевые проблемы
Почему ручная модерация не работает
Решение
Интеллектуальная система на базе LLM + RAG
Система автоматически обрабатывает весь поток сообщений по полной воронке
- Фильтрует спам
- Определяет интент сообщения
- Ищет релевантную информацию в базе знаний
- Учитывает правила конкретного канала
- Формирует качественный ответ
- Передает на финальную модерацию
Этап 1
Антиспам
После получения комментария он проходит через многоуровневую систему антиспама
omni-moderation-latest
Выявление жесткого и запрещенного контента
Собственные паттерны
Обнаружение мошеннических схем, подмены личности, ссылочного спама и стикерного флуда
LLM-проверка
Анализ сложного контекста, который нельзя точно отловить только правилами
0
поступило
0
спам
0
очищено
Этап 2
Классификатор
Система определяет, что именно хочет пользователь, и направляет сообщение по нужному сценарию обработки
0
Рекомендации по продуктам
0
Вопросы по использованию
0
Подбор системы ухода
0
Жалобы и негатив
0
Заказ / наличие / логистика
0
Сотрудничество
0
Конкурсы и правила
0
Прочие интенты
Этап 3
Получение данных для ответа
Работа системы построена на LLM + RAG - поиск по смысловой близости, а не по ключевым словам
- База знаний индексируется из сырых данных
- Тексты режутся на чанки с метаданными
- Чанки сохраняются в PostgreSQL
- Для каждого чанка создается вектор через text-embedding-3-small
- Вектора сохраняются в Qdrant
- Поиск информации по смысловой близости
- Данные фильтруются, ранжируются и собираются в контекст
0
запросов обработано за день
Этап 4
Формирование ответа
Гибкая промптовая архитектура для генерации качественных ответов
Системный промпт
Общие правила и единый стиль ответа бренда
Категорийные промпты
Отдельные промпты под каждую категорию обращения
Контекст из базы
Пользовательский контекст из базы знаний для релевантного ответа
Нормализация
Очистка символов, исправление формата, приведение к единому стилю
0
сообщений требуют ответа
0
ответов сгенерировано
Этап 5
Работа критика
Дополнительная проверка другой LLM-моделью для контроля качества ответов
Этап 6
Единый интерфейс модерации
Весь поток ответов попадает в единый интерфейс для финальной проверки и публикации
- Проверка и публикация ответов
- Отклонение нерелевантных ответов
- Отслеживание категорий обращений
- Работа без доступа к каждому Telegram-каналу
- Масштабируемое управление тысячами сообщений
Результат
От 218 к 5 137 обработанных сообщений
Раньше
0
из 5 137 комментариев обрабатывалось вручную. Терялись лиды, обращения, жалобы и вопросы по продуктам
Сейчас
0
комментариев обрабатываются по полной воронке ежедневно
0
отсеяно как спам
0
вне категорий
0
требуют ответа
0
опубликовано
0
на доработку
Итоговый эффект
Что дает система бизнесу
01
Закрытие спама
Полностью закрывается поток спама и мошеннических сообщений
02
Ответы пользователям
Пользователи получают ответы на вопросы по продуктам и использованию
03
Рекомендации
Система дает рекомендации по уходу и подбору продуктов
04
Сохранение обращений
Бренд не теряет обращения по сотрудничеству и жалобы
05
Единый интерфейс
Модерация работает в едином интерфейсе без доступа к каждому каналу
06
Извлечение лидов
Из комментариев извлекаются лиды и полезные пользовательские запросы
Результат
Автоматизированное покрытие всей обратной связи от аудитории в каналах
Универсальность, гибкость и современные технологии для обеспечения качества коммуникации с пользователями
01
Универсальность
Способность работы с любой системой социальных сетей и других площадок
02
Гибкость
Способен работать как в жестких рамках, так и самообучаться по внутреннему алгоритму критики
03
Современные технологии
Использование передовых технологий для обеспечения требуемого качества и простоты поддержки