AI document assistant
Строим внутренний ChatGPT по документам, базе знаний, таблицам, CRM и файлам компании. Ассистент ищет нужный пункт, показывает источник, учитывает права доступа и помогает сотрудникам получать ответ без ручного поиска по папкам и чатам.
— 01 / ЗАДАЧИ
Такой ассистент нужен, когда сотрудники или клиенты задают вопросы по большому объему внутренних материалов: инструкциям, договорам, каталогам, регламентам, письмам, CRM и базе знаний. RAG остается техническим слоем внутри, но для команды это выглядит как понятный поиск и чат по своим данным.
Разбираем текущий процесс «поиск по инструкциям и регламентам»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Команда получает меньше ручной сортировки и больше понятных следующих шагов.
Разбираем текущий процесс «чат с документами компании»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Пользователь получает быстрый ответ, а сложный случай не теряется.
Разбираем текущий процесс «корпоративный chatgpt»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Руководитель видит статусы, ошибки и места, где сценарий нужно улучшить.
Разбираем текущий процесс «ответы менеджерам по базе знаний»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Данные остаются в рабочем контуре, а не расходятся по личным чатам.
Разбираем текущий процесс «обучение новых сотрудников»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
После MVP можно расширять сценарий без переписывания всей системы.
Разбираем текущий процесс «контроль источников и цитирование»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Появляется основа для контроля качества, а не просто еще один бот.
— 02 / КОНТЕКСТ
Кастомная разработка нужна, когда готовый сервис не знает ваших данных, правил доступа, систем и ответственности за результат.
— 03 / ПРОЦЕСС
Смотрим реальные заявки, документы, таблицы и ограничения доступа.
Описываем, где AI отвечает, где действует, где передает задачу человеку.
Собираем первую рабочую версию на примерах из вашего процесса.
Подключаем CRM, мессенджеры, базы данных, документы или внутренние API.
Прогоняем реальные диалоги, вопросы и документы, включая неудобные примеры из практики.
Выводим решение в работу с понятными ролями, журналами и точками контроля.
Смотрим ошибки, спорные ответы, эскалации и поведение пользователей.
Дорабатываем сценарии после запуска, когда появляются живые данные.
— 04 / КЕЙСЫ
Эти проекты близки по типу задачи: интеграции, знания, операционные сценарии, поддержка или продуктовая AI-логика.
AI-ассистент для автомобильных операций: машины, сервис, заказы, совместимость запчастей и внутренняя база знаний.
AI-инфраструктура трёхдневного бизнес-слёта в Абу-Даби — единый Telegram Mini-App, через который проходит каждый участник: от первого клика по билету до материалов после.
— 05 / ИНТЕГРАЦИИ
Перед разработкой проверяем, какие системы открывают API, где лежат данные и кто будет поддерживать их актуальность.
— 06 / ДАННЫЕ
Проектируем архитектуру под требования клиента: роли, доступы, журналы действий, ограничения на источники данных и проверку ответов
— 07 / СРОКИ
2-3 рабочих дня, если есть примеры данных и понятный владелец процесса.
1-2 недели для узкого сценария с ограниченным набором интеграций.
3-6 недель, когда нужно подключить рабочие системы и дать доступ команде.
Срок зависит от интеграций, качества данных и требований к безопасности.
— 08 / СТОИМОСТЬ
Стоимость зависит от количества интеграций, качества данных, ролей доступа, объема тестирования и требований к инфраструктуре. Каждый этап оплачивается отдельно.
Платный разбор задачи, данных, рисков и первого разумного объема.
Проверяем сценарий на малом наборе данных, чтобы не спорить абстрактно.
Собираем рабочую версию с интерфейсом, интеграциями и базовым контролем качества.
Доводим до надежной эксплуатации, доступов, журналов и поддержки.
Следим за качеством, исправляем ошибки, добавляем новые сценарии.
— 09 / azamat.ai
— 09 / FAQ
Начинаем с короткого разбора процесса и примеров данных. После этого называем первый этап, сроки и риски.
Начинаем с короткого разбора процесса и примеров данных. После этого называем первый этап, сроки и риски.
Собираем тестовые вопросы, реальные примеры, журналы ответов и правила эскалации. После запуска смотрим спорные случаи.
Начинаем с короткого разбора процесса и примеров данных. После этого называем первый этап, сроки и риски.
Да. Можно разделять источники и действия по ролям, а также логировать обращения к важным документам.
— 10 / ССЫЛКИ
Напишите, какой процесс хотите ускорить, где лежат данные и какие системы нужно подключить. Мы оценим первый этап без лишних обещаний.