FAQ-бот поддержки с семантическим поиском по базе ответов. Edtech Studybay
Много повторяющихся вопросов и ограниченный бюджет. Сделали семантический поиск по базе ответов без дорогого LLM — нагрузка на поддержку −40%, SLA с 25 до 16 минут.
Контекст и проблема
В службу поддержки поступало много повторяющихся вопросов, которые операторы обрабатывали вручную. Ограниченный бюджет делал нецелесообразным внедрение дорогого LLM-контура.
Что было сделано
Проведён анализ типовых обращений, выделены самые частотные вопросы.
Подготовлена база вопросов и ответов с дополнительными вариациями через LLM.
Реализован механизм семантического поиска: бот сопоставляет вопрос с базой знаний и находит похожий ответ.
Настроена выдача готовых ответов без свободной генерации для контроля качества.
Добавлены кнопки для действий: переход в раздел продукта, выбор варианта, продолжение обращения.
Обращения с низкой уверенностью передаются стандартному процессу поддержки.
Дополнительно автоматизированы процессы в helpdesk: статусы, маршрутизация и автоматические переходы.
Результат
Нагрузка на поддержку снизилась на 40% благодаря автоматическому закрытию типовых обращений.
Пользователи мгновенно получают ответы без ожидания оператора.
SLA обработки заявок сократился с 25 до 16 минут за счёт автоматизации процессов.
Быстрая автоматизация первой линии без дорогой AI-инфраструктуры с сохранением контроля качества.
Параметры проекта
- Срок реализации
- 3 недели
- Стоимость
- 150 000 руб.
- Стек
- Python, Qdrant, Jina AI, Helpdesk, FastAPI, Sentry, Redis, Google Sheets API
- Поддержка
- включает страховку без абонентской платы с оперативным подключением в течение 2х часов и экстренным устранением сбоев. Дополнительные работы по улучшениям тарифицируются по часам.
Обсудить похожую задачу
Все кейсы