Russian
Deutsch
EnglishМодель и база знаний
Подбираем LLM и учим её на ваших данных.
- Выбор облачной или локальной LLM
- База знаний и RAG-поиск
- Обучение на документах и сайте
Внедрение ИИ · Ассистенты
ИИ-ассистент
Разрабатываем персональных ИИ-ассистентов на базе больших языковых моделей: отвечают клиентам, помогают сотрудникам и автоматизируют рутину. Обучаем на ваших данных и базе знаний, интегрируем с сайтом, CRM, Telegram и внутренними сервисами.
На базе LLM и вашей базы знаний
Сайт, CRM, Telegram
Работает 24/7
LLM
на базе языковых моделей
RAG
ответы по вашей базе знаний
24/7
ассистент без выходных
n8n
интеграции и автоматизация
CRM
передача диалогов оператору
Что входит
Что входит в ИИ-ассистента
От выбора модели и базы знаний до сценариев, интеграций и контроля качества.
Сценарии и диалоги
Проектируем логику общения и эскалацию.
- Сценарии ответов и подсказок
- Передача сложных запросов оператору
- Тон общения под бренд
Каналы и интеграции
Запускаем ассистента там, где клиенты.
- Виджет на сайте и Telegram
- Интеграция с CRM и базами
- Подключение через API и n8n
Качество и приватность
Контролируем ответы и защищаем данные.
- Защита от галлюцинаций и ошибок
- Логи диалогов и аналитика
- Контроль доступа к данным
Когда нужен
С какими задачами приходят
Внедряем ассистента для клиентов, поддержки и внутренних команд.
Поддержка перегружена
Однотипные вопросы отнимают время - ассистент закроет первую линию.
Нужны ответы 24/7
Клиенты пишут в нерабочее время - нужен мгновенный ответ круглосуточно.
Знания разрознены
Информация в документах и головах - нужен единый умный поиск по базе.
Лиды не квалифицируются
Нужно собирать и квалифицировать заявки в диалоге до передачи менеджеру.
Рутина сотрудников
Команда тратит время на поиск информации и типовые задачи.
Нужна связь с CRM
Ассистент должен создавать сделки, задачи и передавать контекст оператору.
После запуска
Ассистент, который улучшается
Следим за качеством ответов и развиваем ассистента по мере роста задач.
Качество
- Мониторинг и анализ диалогов
- Дообучение на новых данных
- Снижение ошибок и галлюцинаций
Развитие
- Новые сценарии и навыки
- Новые каналы и интеграции
- Обновление базы знаний
Как работаем
Как создаём ИИ-ассистента
Прозрачные этапы с понятным результатом на каждом шаге.
1
Бриф и сценарии
Задачи, аудитория и сценарии диалогов.
2
База знаний
Сбор данных, разметка и RAG-поиск.
3
Разработка и интеграции
Логика, каналы, CRM и API.
4
Тестирование
Проверка ответов и контроль качества.
5
Запуск и развитие
Мониторинг, дообучение и новые сценарии.
Форматы работы
Выберите подходящий формат
От пилота на одном сценарии до полноценного внедрения с интеграциями и поддержкой.
Стоимость
Тарифы
Разработку считаем под сценарии и интеграции, поддержку - по часам. Точную смету называем после брифа.
Внедрение под ключ
от₽
- Анализ задачи и сценариев диалогов
- Выбор LLM и архитектура RAG
- Пилот на одном канале
- Интеграция с сайтом или Telegram
- Тестирование и запуск
Поддержка и развитие
от2 000₽
- Доработки и новые сценарии
- Обновление базы знаний
- Мониторинг качества ответов
- Подключение CRM и новых каналов
- Отчёт о выполненных работах
Отдельно оплачиваются токены и подписки LLM-провайдеров, хостинг и векторная база, сторонние сервисы и каналы - озвучиваем на этапе оценки.
Стек
Технологии, с которыми работаем
LLM, RAG, n8n и платформы, в которые встраиваем ассистента.
Отзывы
Что говорят клиенты
Реальные проекты, реальные результаты.
«Подход у команды был чёткий и профессиональный с самого начала. В итоге мы получили именно тот результат, на который рассчитывали - технологичные, современные и качественно сделанные сайты. Отдельно отмечу высокий уровень поддержки даже после завершения проекта.»
Е
Екатерина
Руководитель отдела маркетинга, ДримРеалти
«Компания «Лига Диванов» выражает искреннюю благодарность команде Вебдока за плодотворное сотрудничество в разработке и поддержке нашего интернет-магазина.»
А
Артур
Учредитель компании, Лига
Портфолио
Кейсы с ИИ-ассистентами и поиском
Решения, где измеряли эффект на конверсии, поддержке или скорости обработки данных.
Нам доверяют
Наши клиенты
Вопросы
Частые вопросы - ИИ-ассистент
Какие языковые модели используете?
Подбираем LLM под задачу и политику данных: OpenAI, Anthropic, Google Gemini или self-host (Ollama, vLLM). Для закрытых контуров - локальные модели и n8n в вашей инфраструктуре.
Как ассистент отвечает по нашим документам?
Строим RAG: индексируем базу знаний, регламенты и материалы сайта, ищем релевантные фрагменты и формируем ответ с опорой на них. Базу обновляем по регламенту или при изменении контента.
Как снижаете ошибки и «галлюцинации»?
Ограничиваем темы, используем RAG вместо «ответа из головы», тестовые наборы вопросов, логи и эскалацию на оператора. На пилоте согласуем критерии качества до промышленного запуска.
Где можно разместить ассистента?
Виджет на сайте, Telegram, WhatsApp (по API), внутренний чат для сотрудников, интеграция в Bitrix24 и CRM. Каналы добавляем поэтапно после успешного пилота на одном.
Сколько длится запуск ассистента?
Пилот на одном канале и базе знаний - обычно 2-4 недели. Полноценное внедрение с несколькими интеграциями - от 1-2 месяцев. Точный план - после брифа и аудита данных.
Создаёт ли ассистент заявки в CRM?
Да. Настраиваем создание лидов, сделок и задач, передачу контекста диалога и статусов. Сценарий согласуем на проектировании: какие поля заполнять и когда передавать оператору.
Обсудим вашего ИИ-ассистента
Опишите задачу и каналы - предложим модель, сценарии, интеграции и план запуска. Сориентируем по срокам и бюджету за 1 рабочий день.
