Telegram вместо CRM: заказ в 13 полей без помощника

Логистическая компания шлет клиентов в чат-бот для оформления заказа. 13 полей: откуда, куда, вес, адрес доставки, контакты, сроки, ограничения по размеру, примечания. Раньше это автоматизировали визуальными блоками в n8n: каждое поле - отдельный узел, чат выглядел как форма. Клиенты отвлекались, половина не читала подсказки, попадались опечатки в банковских реквизитах.

Решил переложить парсинг полей на LLM: пусть сам вытаскивает данные из свободного сообщения от клиента, а не запрашивает их по одному. Оказалось, нужна предельная честность: если клиент не указал адрес доставки, бот должен попросить именно его, не гадать. Банковские реквизиты вообще нельзя доверять модели - жестко кодирую их для каждого способа оплаты.

Сжал промпт, убрал лишние контексты, уложил вывод в одну JSON-структуру. Результат: заказы парсятся за раз, без лишних туров в чат. Google Sheets вместо полноценного CRM казался жесткой связкой, но клиенту хватало.

Инсайт: LLM хороша для понимания текста, а не для гарантий. На критичных данных (реквизиты, ограничения) замены детерминированному коду нет.

#n8n #телеграм #логистика #автоматизация #llm #боты #интеграция #парсинг