Підтримка
Перша лінія отримує повторювані питання
Бот пояснює умови, статуси й правила з актуальних матеріалів. Якщо даних не вистачає або тема ризикована, він не імпровізує, а створює звернення для людини.
AI · knowledge-grounded assistant
AI-чат-бот для бізнесу з базою знань
AI чат-бот для бізнесу відповідає на запитання з матеріалів компанії, показує опору на джерело, уточнює контекст і передає складне звернення оператору разом з історією. BotLabs розробляє такі рішення для сайту, месенджерів та внутрішніх команд — із контрольованими даними, ролями, журналом відповідей і бізнес-інтеграціями.
- Відповідь лише в погоджених межах
- Джерела та версії матеріалів
- Передача людині без втрати контексту
BotLabs · з 2015 року
Джерелодокумент, каталог або API
Межащо бот може й не може радити
Ескалаціяправило передачі оператору
Контрольжурнал запитів і оцінка відповідей
Для кого
Коли команда знає відповідь, але клієнт не може швидко її знайти.
AI чатбот для сайту доречний там, де інформації вже багато, запитання формулюють по-різному, а ручний пошук у документах, листуванні й CRM сповільнює відповідь.
Продажі
Менеджеру потрібно знати контекст до дзвінка
AI-бот уточнює задачу, знаходить релевантну послугу, збирає контакт і передає в CRM короткий підсумок діалогу без обіцянок, яких немає в комерційних правилах.
Внутрішні знання
Політики й інструкції розкидані між файлами
Працівник ставить питання звичайною мовою, а система знаходить потрібний фрагмент документа з урахуванням ролі, підрозділу та чинної версії матеріалу.
Регульовані теми
Відповідь має залишатися в погоджених межах
Для медицини, фінансів або B2B ми фіксуємо заборонені теми, обов’язкові уточнення, дисклеймери й моменти, коли діалог повинен продовжити відповідальний спеціаліст.
Які задачі закриває
Не просто «відповісти як ChatGPT», а завершити контрольовану дію.
Модель формулює текст, але цінність створюють дані, правила й інтеграції навколо неї. Ми проєктуємо весь маршрут: від питання до перевіреної відповіді, заявки або передачі людині.
Knowledge
Відповіді з бази знань
PDF, DOCX, сторінки сайту, каталог, регламенти й записи з API проходять підготовку, версіонування та індексацію. У відповіді можна показати назву матеріалу або посилання на нього.
Як це контролюєтьсяDialogue
Уточнення замість здогадок
Коли питання неоднозначне, бот просить уточнити продукт, роль, місто або номер замовлення. Якщо впевненість низька, він не маскує невизначеність переконливим текстом.
СценаріїAction
Заявка, тікет або запис у CRM
Після консультації AI-бот може зібрати структуровані поля, викликати погоджений API, створити лід або тікет і повернути користувачу зрозумілий наступний крок.
ІнтеграціїHuman handoff
Передача оператору з повним контекстом
Оператор бачить тему, контакт, короткий підсумок, історію повідомлень і джерела, які вже переглянув бот. Користувачу не доводиться починати розмову спочатку.
Правила передачіУнікальний блок
Відповідь можна простежити до джерела.
Це демонстрація принципу, а не обіцянка абсолютної точності. Для кожної теми ми визначаємо дозволені матеріали, дату актуальності, поріг упевненості та поведінку, якщо відповіді немає.
Запит користувачаКоли замовлення буде в Києві?
Відповідь із джерела
Для товару зі складу стандартний строк указаний у правилах доставки. Щоб назвати дату для конкретного замовлення, потрібен його номер.
Бот прямо повідомляє, що в базі знань недостатньо даних, і не заповнює прогалину правдоподібною вигадкою.
Матеріал із вищим пріоритетом або новішою датою перемагає; конфлікт потрапляє в чергу контент-власника.
Замість поради бот збирає мінімальний контекст і переводить діалог на спеціаліста за погодженим правилом.
Архітектура
П’ять контрольних точок між питанням і дією.
Назва моделі — лише один параметр. Для стабільної роботи важливі підготовка знань, пошук релевантних фрагментів, правила відповіді, інструменти та спостережуваність.
Конкретні сценарії
П’ять задач, де AI-чат-бот має вимірюваний робочий результат.
Ми фіксуємо не «кількість розмов», а завершення сценарію: користувач знайшов підтверджену відповідь, створив заявку, отримав статус або був правильно переданий спеціалісту.
Пояснити умови й створити тікет
Користувач описує проблему своїми словами. Бот знаходить релевантну політику, уточнює номер замовлення й показує наступний крок. Якщо потрібна перевірка, він створює тікет із категорією та історією діалогу.
ПитанняДжерелоТікет
Підібрати послугу без вигаданих обіцянок
AI-бот ставить кілька уточнювальних запитань, порівнює потребу з погодженим каталогом і пропонує релевантний формат. Ціна, строк або гарантія з’являються лише тоді, коли вони є в джерелі.
ПотребаКаталогCRM
Знайти товар за природним описом
Замість точного фільтра людина описує задачу. Бот знаходить відповідні характеристики в каталозі, уточнює критичні параметри й передає вибір у кошик або менеджеру. Наявність і ціна беруться з API, а не з пам’яті моделі.
ОписКаталогКошик
Знайти пункт регламенту для працівника
Працівник ставить питання про процес, відпустку, обладнання або стандарт обслуговування. Система враховує роль, повертає коротку відповідь і посилання на чинний документ, не відкриваючи матеріали іншого підрозділу. Детальніше про HR-бота для компанії.
РольПолітикаПосилання
Знайти прогалини в базі знань
Невідомі питання, низька впевненість, негативна оцінка й ручні виправлення потрапляють у звіт. Контент-власник бачить, який документ треба оновити, а не просто загальну кількість повідомлень.
ДіалогиПрогалинаОновлення
Опублікований кейс · Astra Dent
База знань починається з керованого контенту, а не з моделі.
У кейсі Astra Dent BotLabs створив інструмент для навчальних модулів, уроків, FAQ із пошуком, опитувань і керування матеріалами для різних ролей. Це не привід називати проєкт генеративним AI: кейс показує важливішу основу — структуровані знання, відповідальних за контент і зрозумілий доступ для працівника.
- модулі й уроки для співробітників;
- FAQ із швидким пошуком;
- керування матеріалами для філій і ролей;
- аналіз проходження й опитування.
Опублікований кейс · REHAU
Спочатку актуальність FAQ. Потім — природна мова.
У кейсі REHAU клієнти отримали короткий шлях до продуктової інформації через Viber, а команда — закриту панель для редагування FAQ. Ми не стверджуємо, що в цьому проєкті працювала LLM. Він демонструє операційну частину майбутньої AI-бази знань: хто оновлює відповідь, як вона публікується і де контролюється доступ.
КаналViber-бот
Контенткерований FAQ
Командазахищена панель
Дані та інтеграції
AI-бот читає знання, але діє лише через дозволені інструменти.
Статичні матеріали готуються до пошуку, а динамічні дані надходять із CRM, каталогу, ERP або власного API. Для кожного інструмента задаємо доступні операції, поля, перевірки та відповідь при помилці.
Якість і безпека
Межі відповіді проєктуються до першого промпта.
Безпека не зводиться до фрази «не розкривай дані». Потрібні ролі, перевірка доступу на кожен запит, маскування чутливих полів, журнал дій і сценарій відмови.
Ролі й видимість
Клієнт, менеджер і адміністратор отримують різні джерела та інструменти. Доступ перевіряється до пошуку і перед виконанням дії.
Питання → роль → дозволені даніНабір тестових питань
До запуску збираємо правильні, неоднозначні, провокативні й ризикові запити. Окремо оцінюємо опору на джерело та коректність ескалації.
Тест → очікування → результатЖурнал і зворотний зв’язок
Команда бачить невідомі питання, використані джерела, помилки інтеграцій і оцінки користувачів. Так база знань покращується на фактах.
Діалог → причина → власникПроцес запуску
Від контрольного набору питань до обмеженого production-пілота.
Ми не починаємо з вибору найдорожчої моделі. Спершу перевіряємо джерела, ризики й реальний маршрут користувача.
- 01Інтент і межі
Фіксуємо аудиторію, дозволені теми, бізнес-дії, ризикові формулювання та умови передачі оператору.
- 02Аудит знань
Визначаємо джерела, власників, дублікати, застарілі версії та дані, які не можна передавати моделі або користувачу.
- 03Прототип і evaluation set
Будуємо короткий маршрут, готуємо тестові питання та погоджуємо, якою має бути правильна відповідь або відмова.
- 04Інтеграції й тестування
Підключаємо канали, CRM та API, перевіряємо ролі, помилки, навантаження, журнал подій і поведінку на невідомих запитах.
- 05Пілот і розвиток
Запускаємо на обмеженій аудиторії, розбираємо діалоги з контент-власником і лише після цього розширюємо теми та дії.
Логіка вартості
Оцінка залежить не від слова AI, а від контуру відповідальності.
Без погодженого діапазону цін ми не публікуємо цифри навмання. Після discovery розділяємо обов’язкову першу версію та функції, які можна додати після перевірки гіпотези.
Джерела й оновлення
Обсяг документів, формати, мови, частота змін, правила пріоритету та інтерфейс для контент-власника.
- підготовка матеріалів;
- версії та права;
- переіндексація.
Діалоги й контроль якості
Кількість інтентів, guardrails, evaluation set, цитування, уточнення, ескалація та потрібний рівень журналювання.
- сценарії й прототип;
- контрольні питання;
- аналітика помилок.
Канали й інтеграції
Web widget, Telegram або інший канал, CRM/helpdesk, власні API, авторизація, навантаження та інфраструктура.
- інтеграції;
- ролі й безпека;
- підтримка після запуску.
Для першої оцінки достатньо трьох речей: прикладів запитань, списку джерел і систем, куди має потрапити результат.
Зібрати контекстКоли AI не потрібен
Не кожному FAQ потрібна генеративна відповідь.
Іноді сценарний бот, пошук по сайту або добре організована довідка дають менше ризику й простіше підтримуються. AI додаємо лише там, де природна мова справді скорочує шлях.
УмоваСценарійAI
Десять стабільних FAQДостатньоНадлишково
Чітка форма заявкиДостатньоНеобов’язково
Багато способів сформулювати питанняСкладноДоречно
Велика база документівОбмеженоДоречно
Немає власника контентуРизикСпочатку процес
якщо відповіді короткі, стабільні й легко розкладаються на меню або форму без природномовного пошуку.
якщо документи суперечать один одному, ніхто не відповідає за оновлення, а права доступу не визначені.
якщо запити різноманітні, джерел багато, потрібні уточнення, цитування, інтеграції й контрольована передача людині.
Короткий discovery
Перевіримо, чи потрібен вам AI-чат-бот.
Відповідайте на чотири питання. Готове технічне завдання не потрібне — достатньо описати користувача, джерела й дію після відповіді.
FAQ
Запитання про розробку AI-чат-бота.
Відповіді описують рамки оцінки. Архітектуру, модель і контур даних визначаємо після перевірки джерел та ризиків.
Сценарний бот веде користувача наперед заданими гілками. AI-чат-бот розуміє різні формулювання, знаходить релевантні фрагменти в базі знань і складає відповідь у межах правил. Для критичних дій обидва підходи можна поєднувати.
Так. Джерелами можуть бути документи, сторінки сайту, каталог, база FAQ та дані з API. До завантаження ми визначаємо актуальні версії, права доступу, власника контенту та матеріали, які не повинні використовуватися.
Ми обмежуємо дозволені джерела, вимагаємо опору на знайдений фрагмент, додаємо поріг упевненості, перевіряємо контрольний набір запитань і задаємо чесну відповідь на випадок, коли даних недостатньо. Абсолютну відсутність помилок обіцяти некоректно.
Ні. Модель обираємо за якістю на ваших контрольних питаннях, вимогами до даних, мов, швидкості та вартості. Архітектура може підтримувати зовнішнього провайдера, приватний контур або заміну моделі без перебудови всього продукту.
Так. Передача може спрацювати через тему, низьку впевненість, негативну оцінку, робочий час або пряме прохання користувача. Оператор отримує історію, короткий підсумок, контакт і джерела, які вже використовувалися.
Це визначається архітектурою проєкту. Дані можуть зберігатися у погодженій хмарі або інфраструктурі клієнта. До запуску фіксуємо ролі, строки зберігання, журнал доступу, резервні копії та правила маскування чутливих полів.
Вартість залежить від джерел, ролей, каналів, інтеграцій, вимог до інфраструктури, evaluation set і способу підтримки знань. Після discovery ми окремо оцінюємо обов’язкову першу версію та функції наступних етапів.
Достатньо десяти-п’ятнадцяти типових запитань, прикладів правильних відповідей, списку джерел і опису того, що має статися після консультації. Готове технічне завдання, вибір моделі або підготовлена база знань не обов’язкові.