01 — Контекст и задача
Что нужно было решить
Развернули агента поддержки на базе RAG, обученного на FAQ, документах и истории обращений. Сократили нагрузку на операторов на 80%. Контекст: команда нуждалась в способе автоматизировать процесс без потери качества.
02 — Решение
Как мы это построили
Развернули AI-агента на основе GPT-4o, RAG, Pinecone, FastAPI, Redis. Интеграция с существующей инфраструктурой заняла 3 недели.
03 — Результаты
Что получилось
Ключевые результаты: 80% — Авто-решение; < 2с — Время ответа; 4.8★ — CSAT оценка.