Клиентская поддержка — лицо компании. Но растущий объём обращений требует постоянного расширения команды. Мы разработали RAG-ассистента, который берёт на себя 54% вопросов, работая с внутренней базой знаний компании 24/7.
Система построена на архитектуре Retrieval-Augmented Generation: агент не галлюцинирует, а отвечает строго по документам, инструкциям и регламентам компании. При этом он подключён к мессенджерам, CRM и email.
Как это работает
В основе системы — RAG-пайплайн. Все корпоративные документы, FAQ, инструкции загружаются в векторную базу данных (Pinecone). Когда приходит запрос от клиента, агент находит релевантные фрагменты знаний и формирует ответ на их основе.
Если агент не находит однозначного ответа — он эскалирует тикет живому оператору, передавая контекст переписки. Это исключает потерю времени на повторное выяснение деталей.
Архитектура
- RAG + LangChain для точных ответов по базе знаний
- Подключение к Telegram, WhatsApp, email через Webhooks
- Автоматическая эскалация сложных тикетов
- Дашборд с аналитикой и метриками качества
Результаты
За первый месяц агент обработал 3,700 обращений, из которых 2,000 были решены полностью автоматически. Среднее время ответа сократилось с 45 минут до 10 секунд. Клиенты отметили, что качество ответов не уступает живому оператору.
Компания смогла сократить ночную смену поддержки и перераспределить команду на развитие продукта.