Innde

Традиционные чат-боты на базе LLM часто не справляются с бизнес-задачами из-за отсутствия управляемости. Они могут отклоняться от темы, игнорировать инструкции или давать некорректные ответы, что приводит к потере лидов и снижению конверсии.

Другой проблемой являются высокие затраты на содержание и обучение отдела продаж для обработки первичных обращений в чатах. Ручная обработка входящего потока сообщений часто приводит к задержкам в ответах, человеческим ошибкам и потере потенциальных клиентов на ранних этапах воронки.

В основе работы Innde лежит автомат состояний диалога. Большие языковые модели (LLM) используются для решения конкретных подзадач — например, для определения категории товара, который интересует клиента, или уточнения удобного времени для звонка. На основе этих структурированных данных система принимает решение о следующем шаге по жестко заданной бизнес-логике.

Для ответов на справочные вопросы о компании или продукте применяется технология RAG (Retrieval-Augmented Generation), которая обращается к базе знаний клиента. Это позволяет боту давать точные ответы без риска генерации ложной информации.

Внедрение начинается с бесплатного статистического анализа истории чатов заказчика по более чем 30 показателям. На основе этих данных разрабатывается индивидуальный скрипт, а сам бот настраивается в течение двух часов.