AI-агенты, RAG-боты и нейросети в поддержке и продажах.
Разбираем на пальцах, как устроен ИИ-бот: языковая модель, контекст диалога и база знаний. Чем он отличается от кнопочного, какие задачи закрывает и где не нужен.
Как собрать AI-агента поддержки на основе RAG: загружаете документы — бот отвечает по ним, не выдумывая. Где это работает, где нет и как держать ответы под контролем.
Как разделить поток обращений между ботом и оператором: что бот закрывает полностью, что отвечает по базе знаний, что нельзя отдавать автоматике и как измерять результат.
Сравниваем два подхода по предсказуемости, цене, скорости запуска и риску ошибки. С таблицей, разбором сильных сторон каждого и рабочей гибридной схемой.
Что на самом деле стоит за словом «обучить», какие документы загружать и как их подготовить, чтобы бот отвечал по вашим ценам и условиям, а не фантазировал.
RAG на пальцах: как нейросеть отвечает по вашим документам, а не «из головы», чем это отличается от обычного AI-чата и где такой подход реально помогает бизнесу.
