ИИ-консультанты и базы знаний для компаний

Внедрим ИИ-консультанта за 2 недели — автоматизация до 90% запросов техподдержки
Заказать
Внедрим ИИ-консультанта за 2 недели — он закроет до 90% типовых запросов техподдержки
Сотрудники тратят часы на поиск информации по разным источникам, а клиенты ждут ответа оператора. Мы разрабатываем интеллектуальные системы поиска по корпоративным данным на базе LLM и RAG. Система находит ответ за секунды, отвечает естественным языком и работает во всех каналах — от чата до голосового ассистента.
#9 В России
по E-commerce 2024

Что умеет ИИ-консультант

Поиск по всем источникам
Собираем чаты, документы, сайт, Confluence, регламенты, FAQ и переписки в единое хранилище. Система отвечает на запрос сразу — не нужно переключаться между источниками.
Понимание смысла, а не ключевых слов
Используем векторные эмбеддинги и расширение запросов на синонимы. Система находит ответ, даже если вопрос сформулирован неточно или на «языке сотрудника».
Мультиканальность
Онлайн-чат, веб-интерфейс, мобильное приложение, мессенджеры, почта, голосовой ассистент. Все каналы синхронизированы, история сохраняется, информация актуальна везде.
Автоматизация до 90% запросов
Типовые вопросы — статус заказа, условия доставки, инструкции — система обрабатывает без участия оператора. Сотрудники занимаются сложными задачами.

Как система обрабатывает запрос

1
Загрузка источников

Подключаем все корпоративные хранилища: чаты, базы знаний, сайт, Confluence, регламенты. Данные индексируются в векторную базу.

2
Приём и расширение запроса

Пользователь задаёт вопрос в удобном канале. Система расширяет запрос на синонимы, чтобы не пропустить релевантные документы.

3
Семантический поиск

Векторная база данных находит фрагменты документов, максимально близкие по смыслу. Используем ChromaDB, Pgvector и Qdrant.

4
Генерация ответа через LLM

Языковая модель формирует ответ естественным языком на основе найденных фрагментов. Используем локальные модели Qwen и облачные решения.

5
Защита и фильтрация

Постобработка блокирует промт-инъекции и фильтрует конфиденциальные данные. Система не выдаст информацию о конкурентах или внутренние секреты.

6
Ответ пользователю

Готовый ответ доставляется в тот канал, откуда пришёл запрос: чат, мессенджер, почта или голосовой ассистент.

Возможность закрытого контура

Персональные данные и корпоративные знания не покидают периметр. Модуль работает на локальных LLM — без обращений к внешним API. Фильтрация вывода исключает утечку информации о конкурентах и чувствительных данных. Подходит компаниям с требованиями к защите персональных данных.

Закрытый контур

Каналы интеграции

Подключаем ИИ-консультанта к любому каналу. Все каналы синхронизированы — клиент начинает диалог в чате и продолжает в мессенджере без потери контекста.

  • Telegram
  • WhatsApp
  • VK
  • Email
  • Confluence
  • Битрикс24

Кому подойдёт решение

Техподдержка от 10 операторов
Свыше 100 запросов в день, частые повторяющиеся вопросы, долгое обучение новых сотрудников. ИИ-консультант автоматизирует до 90% типовых запросов и сокращает нагрузку на операторов.
Колл-центры и консультации
Входящие и исходящие звонки, высокий трафик, необходимость быстрого доступа к информации. Система находит ответ менее чем за минуту и ускоряет консультации.
Руководители, перегруженные вопросами команды
Сотрудники постоянно спрашивают «где лежит», «как оформить», «кому писать». Корпоративная база знаний разгружает руководителей и даёт команде самостоятельный доступ к ответам.
Компании с высокой текучкой
Новым сотрудникам нужны недели на изучение процессов. ИИ-помощник ускоряет онбординг — отвечает на вопросы и ссылается на нужные регламенты.

Архитектура решения

1
Векторная база данных

ChromaDB, Pgvector или Qdrant — выбираем оптимальное решение под ваш объём данных. Семантический поиск находит релевантные фрагменты за миллисекунды.

2
LLM-движок

Локальные модели на базе Qwen, обученные на русских данных, или облачные решения. Генерация естественных ответов с указанием источников.

3
Модуль расширения запросов

Расширение на синонимы, постобработка результатов, ранжирование по дате и достоверности источника.

4
Расшифровка голоса

FastWhisper преобразует аудио-запросы в текст. Позволяет работать с голосовыми каналами и анализировать записи звонков.

Реализованные проекты

Мобильное приложение
SitoApp
ИИ-помощник, который анализирует чаты, письма и заметки встреч, автоматически извлекая задачи и договорённости. Объединяет коммуникации из всех каналов в единую систему и сохраняет контекст взаимодействий за всё время.
Все каналы
чаты, письма, встречи
Автоматически
извлечение задач из переписок
Корпоративная база знаний
LLM-база знаний Alto
Внутренний ИИ-помощник для команды Alto. Ежедневно обрабатывает запросы сотрудников по поиску данных, сортирует результаты по дате и достоверности источника. Интегрирован с Confluence, Wiki, Google Диском, Яндекс.Диском и amoCRM.
10 000+
документов в базе
5 источников
Confluence, Wiki, GDrive, Я.Диск, amoCRM

Стоимость

Пилотный проект
от 600 000 ₽

Срок: 2-3 недели

  • Подключение до 3 источников данных
  • Настройка RAG-пайплайна
  • Один канал коммуникации
  • Базовая защита от промт-инъекций
  • Оценка эффективности и план масштабирования
Запустить пилот
Полное внедрение
от 3 000 000 ₽

Срок: 4-8 недель

  • Неограниченное количество источников
  • Мультиканальность: чат, мессенджеры, почта, голос
  • Расшифровка аудио-запросов (FastWhisper)
  • Полная защита: промт-инъекции, фильтрация вывода
  • Возможность закрытого контура (локальные LLM)
  • Интеграция CRM, Битрикс24, Confluence
Обсудить внедрение

Калькулятор окупаемости

1 сотрудник обрабатывает
96
запросов / день (5 мин на диалог)
Вся команда обрабатывает
960
запросов / день
Пиковая нагрузка (x2)
400
запросов — нужно вдвое больше людей
ИИ-база обрабатывает
50 000+
запросов / день, пики не проблема
Сейчас тратите в месяц
1 184 000 ₽
10 сотрудников
ИИ автоматизирует 60%
120
запросов / день без участия людей
После внедрения ИИ
552 800 ₽
4 сотр. + сервер 40 000 ₽/мес
Экономия в месяц
631 200 ₽
Окупаемость при стоимости решения 3 000 000 ₽
4.8 мес.
за 12 мес. экономия 7.6 млн ₽
Окупаемость при стоимости пилота 600 000 ₽
1.0 мес.
пилот окупается практически сразу
Расчёт: зарплата 80 000 ₽ + налоги и взносы 48% = 118 400 ₽/мес на сотрудника. 1 сотрудник закрывает 96 диалогов/день (5 мин на диалог, 8 ч). ИИ автоматизирует 60% запросов. Инфраструктура: от 40 000 ₽/мес (серверы + токены LLM).

ИИ-консультант и корпоративная база знаний — зачем это вашей компании

Среднестатистический сотрудник тратит до 20% рабочего времени на поиск информации. Регламенты хранятся в Confluence, переписки — в мессенджерах, инструкции — на Google Диске, а часть знаний существует только в головах коллег. ИИ-консультант объединяет все источники в единую систему и отвечает на вопросы за секунды.

Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет языковой модели отвечать точно и со ссылками на конкретные документы. В отличие от обычного поиска по ключевым словам, векторный поиск понимает смысл запроса. Вопрос «как оформить отпуск» найдёт и регламент отпусков, и шаблон заявления, и FAQ для новых сотрудников.

Мы внедряем ИИ-консультантов для компаний Екатеринбурга и Москвы. Пилотный проект запускается за 2-3 недели и позволяет оценить эффект до полного масштабирования. Результат — сокращение нагрузки на техподдержку, ускорение онбординга новых сотрудников и экономия до 20% на оптимизации штата.

У руля компании

Иван Ярославцев
Иван Ярославцев
Генеральный директор

Более 10 лет опыта в управлении бизнесом

Автор канала о проектном управлении и предпринимательстве.

Максим Симченко
Максим Симченко
Коммерческий директор

Опыт в диджитале с 2015 года

Автор канала по управлению ИТ-проектами.

Руководитель партнерского направления Alto Partners

Никита Б.
Никита Б.
Технический директор

В ИТ с 2003 года

Опыт в технологиях: PHP, Laravel, Bitrix, Flutter, Node.js, MySQL, PostgreSQL, Docker

Роман Т.
Роман Т.
Руководитель проектного офиса

Более 5 лет в управлении ИТ-проектами

Опыт в методологиях проектного управления: Agile, Kanban, Waterfall. Ведение технически сложных B2B, e-commerce, foodtech проектов.

Смежные услуги

Автоматизация коммуникаций с клиентами на этапе продаж. ИИ-агент квалифицирует заявки, отвечает на вопросы о продукте и передаёт горячие лиды менеджерам.
Подключение CRM, ERP, мессенджеров и других систем. ИИ-консультант работает эффективнее, когда интегрирован в существующую инфраструктуру компании.
Мобильный доступ к базе знаний и ИИ-консультанту. Сотрудники получают ответы на вопросы прямо со смартфона — на выезде, на производстве, на встрече.
Кастомная CRM с встроенным ИИ-помощником. Менеджеры получают подсказки по клиентам и автоматические ответы на типовые запросы прямо в рабочем интерфейсе.

Вопросы

Какие источники данных можно подключить?

Confluence, Google Диск, Яндекс.Диск, amoCRM, Битрикс24, корпоративные wiki, сайт компании, Telegram-чаты, почтовые ящики, локальные файловые хранилища. Если у вас специфический источник — обсудим подключение на этапе пилота.

Данные передаются во внешние сервисы?

Нет, если выбрать вариант закрытого контура. Система работает на локальных LLM-моделях внутри вашей инфраструктуры. Данные не покидают периметр компании. Облачные модели используются только по согласованию и для некритичных данных.

Сколько времени занимает внедрение?

Пилотный проект — 2-3 недели. Полное внедрение с мультиканальностью, защитой и интеграцией всех источников — 4-8 недель. Начинаем с пилота, чтобы вы увидели результат до масштабирования.

Что если система ответит неправильно?

Каждый ответ содержит ссылки на источники — пользователь может проверить информацию. Система настраивается так, чтобы при низкой уверенности перенаправлять запрос живому оператору. Регулярная обратная связь улучшает качество ответов.

Можно ли подключить голосовой канал?

Да. Модуль FastWhisper преобразует речь в текст, после чего запрос обрабатывается стандартным RAG-пайплайном. Подходит для колл-центров и голосовых ассистентов. Также можно анализировать записи звонков для поиска по истории разговоров.

Отзывы

Благодарим компанию Alto, и в частности, Ивана, за внимание к деталям и ответственный подход к проекту, в результате которого удалось достичь поставленных целей
Павел Борченко, генеральный директорrpa-robin.ru
Подтверждаем, что компания Alto является надёжным партнёром по разработке модулей, технической поддержке наших проектов.
Г.А. Яковлев, генеральный директорekipland.ru
В век столь изменчивых интернет технологий и растущей конкуренции в интернет маркетинге, обрести столь чуткого и надежного партнера, настоящая удача.
Лидия Шудрико, руководитель отдела маркетингаzgbi7.ru