Мы делаем BiFL — платформу, на которой бизнес собирает ИИ-ассистентов под свои задачи.

Ассистент читает материалы компании: описания услуг, документы, каталог, расписание. На основе них он отвечает клиенту и доводит разговор до результата — заказа, записи, передачи оператору.

Чем это отличается от чат-бота со сценарием

В боте со схемой диалог задан блоками: клиент идёт по веткам, которые нарисовал человек. Пока вопрос попадает в схему, всё работает. Первый нестандартный вопрос — и бот либо уходит в тупик, либо отвечает заготовкой.

Здесь наоборот: диалог задают данные. Клиент спрашивает своими словами, ассистент находит подходящее в материалах и формулирует ответ.

Слабое место у этого подхода тоже есть, и о нём честнее сказать сразу: ассистент может ошибаться. Если в документах есть противоречия или устаревшие данные, он ответит по ним. Поэтому до запуска обязательна проверка — тестовые вопросы, включая те, где ответа в базе нет.

Что ассистент умеет, кроме ответов

— подобрать товар из каталога, собрать корзину и создать заказ; — показать свободное время из расписания и оформить запись; — передать диалог человеку, когда клиент просит оператора.

Один и тот же ассистент работает на сайте, во ВКонтакте, в MAX и в Telegram: знания и действия настраиваются один раз.

Кому это интересно

Если вы внедряете ИИ в компании или консультируете бизнес по автоматизации — здесь мы разбираем, что в таких проектах ломается и как это проверять до запуска. Пишем по своему опыту, включая неудачные решения.

Платформа: app.bifl.ru

Буду рад вопросам в комментариях — отвечаю по существу, в том числе про ограничения.