Разработка чат-бота для бизнеса под ключ
Делаем чат-ботов не «по шаблону», а под конкретный сценарий: квалификация лидов, первая линия поддержки, бот-консультант по каталогу, HR-скрининг резюме. Бот понимает контекст диалога, помнит историю клиента, умеет звать менеджера, заводит сделку в CRM и пишет краткое резюме разговора.
Сценарии применения
Что мы реально внедряем под этой услугой — и какие задачи закрываем.
Бот для продаж и квалификации лидов
Принимает входящие из Telegram, WhatsApp и сайта, задаёт квалификационные вопросы, заводит карточку в Битрикс24/amoCRM с тегами, передаёт горячих менеджеру.
Бот первой линии поддержки
Отвечает на типовые вопросы по вашей базе знаний (RAG), оформляет тикет в Helpdesk, эскалирует сложные обращения с готовой сводкой контекста.
Бот-консультант по товарам/услугам
Отвечает по каталогу, считает цену с учётом конфигуратора, отправляет КП в PDF, оформляет заказ в 1С — без участия менеджера.
Внутренний бот для сотрудников
Отвечает на вопросы по регламентам, согласует отпуска, заводит заявки в Service Desk, отвечает на HR-вопросы. Хранит историю в вашем контуре.
Стек
- GPT-4o / Claude Sonnet / GigaChat
- RAG на pgvector / Qdrant
- Function calling, tool use
- Telegram Bot API, WhatsApp Cloud API
- Веб-чат на React + websocket
Интеграции
- Битрикс24, amoCRM, RetailCRM
- 1С: УТ, ERP, Документооборот
- Helpdesk: Jira, OkDesk, Yandex.Tracker
- Email, Telegram, WhatsApp
- Любые REST/GraphQL API клиента
Готовые модули по теме
Если задача типовая — у нас есть продукт, который можно подключить за 1–2 недели.
Частые вопросы
Самые частые вопросы об этой услуге. Не нашли ответ — спросите при бесплатном аудите.
Подбираем под задачу: GPT-4o/Claude Sonnet — где нужно качество и tool use; GigaChat/YandexGPT — где требуется разместить модель в РФ-контуре по 152-ФЗ; локальные open-source (Llama, Qwen) — для on-prem, банков и медицины. Часто в проде работает связка: маршрутизатор отдаёт простые запросы дешёвой модели, сложные — премиальной.
Да, это RAG — векторный поиск по вашим документам (PDF, Word, Confluence, Notion, сайт). Бот отвечает только тем, что есть в базе, и всегда указывает источник. Защищает от галлюцинаций.
Обычно 2–8 ₽ за один диалог при использовании GPT-4o mini / Claude Haiku и 8–30 ₽ при GPT-4o / Claude Sonnet. В админке видно расход в рублях по каждой модели и по каждому сценарию — лимиты выставляются вручную.
По умолчанию деплой в ваш контур (on-prem/private cloud). LLM-вызов — через прокси с маскированием ПДн или через российские модели (GigaChat/YandexGPT). Подписываем договор на обработку, есть готовый комплект документов под 152-ФЗ.
Похожая задача в вашем бизнесе?
30 минут с архитектором. Расскажем, как решали похожие задачи, и дадим оценку срока и бюджета.