BotLabs Блог — AI Чат-боти та Автоматизація Бізнесу

Сценарний бот — для чітких процесів, AI-асистент — для відповідей із бази знань, AI-агент — для дій у кількох системах. Починайте з задачі та ціни помилки.

Коротка відповідь: для інтеграції з CRM чи ERP потрібні дві окремі речі. Перша: структурований вивід за схемою, щоб модель повертала дані у відомій формі з потрібними полями і типами. Друга: власна перевірка…

Коротка відповідь: підключити конектор недостатньо. Щоб асистент відповідав за актуальними документами, потрібен конвеєр оновлення з трьох частин: реакція на події змін, регулярна звірка індексу з джерелом і…

Сім способів прибрати повторювані звернення й допомогти операторам. Показуємо розрахунок у гривнях і метрики, які перевіряють якість.

Коротка відповідь така. Якщо моделі бракує актуальних або закритих даних компанії, починайте з подачі контексту: чіткої інструкції з потрібними фрагментами документів або RAG, тобто пошуку релевантних…

Відправна точка вибору залежить від того, що у вас уже є. Якщо компанія працює з PostgreSQL, розумно спершу перевірити pgvector. Якщо потрібен окремий сервіс для векторного пошуку, варто розглянути Qdrant.…

Розбираємо склад ціни голосового AI-агента, порівнюємо її з роботою оператора та показуємо, як перевірити окупність на своїх дзвінках.

Великий контекст зручний, коли треба працювати з обмеженим набором документів: один договір, кілька звітів, пакет файлів для разової перевірки. RAG допомагає керувати пошуком по бібліотеці, яка постійно…

RAG-система може помилитися на кількох етапах: коли документ потрапляє в індекс, коли пошук обирає фрагменти, коли з цих фрагментів складається контекст для моделі і коли модель формулює відповідь. Однаково…