Numbado
Назад к кейсам
LLMRAG

ИИ-поддержка в Instagram и на сайте (LLM + RAG)

Берём на себя первую линию поддержки в Instagram и на сайте. ИИ-бот на базе LLM и RAG отвечает на вопросы клиентов сам, опираясь на актуальную базу объектов и условий — без участия менеджера.

Клиент: Агентство недвижимости в Грузии, работающее с иностранными покупателями. Основной поток заявок идёт через Instagram и сайт.

Введение

Поток однотипных вопросов в директе и на сайте съедает время менеджеров, а часть обращений теряется в общей ленте. Мы переводим этот поток на ИИ, который отвечает мгновенно и круглосуточно, освобождая людей для реальных сделок.

Боль → Запрос

В агентство постоянно сыпались одни и те же вопросы: сколько квартир в наличии, дадут ли ВНЖ при покупке и от какой суммы, можно ли купить гражданину Беларуси, принимают ли оплату криптой. На всё это вручную отвечал живой человек, и при таком объёме часть заявок просто терялась в потоке. Запрос — снять с менеджеров рутину и перестать упускать обращения.
Сколько квартир в наличии?
Есть 3 варианта у моря, отправляю фото
Дают ли ВНЖ при покупке?
При покупке от €150k — да, можно подать
Пример переписки с ИИ-ботом

Описание проекта

Мы внедрили чат-бота на базе LLM и RAG в Instagram и на сайте. Бот опирается на актуальную базу объектов и условий по ВНЖ, оплате и наличию жилья, поэтому отвечает по делу, а не шаблонно. Типовые вопросы он закрывает сам, а сложные обращения передаёт менеджеру.
Сообщение
LLM + RAG
База знаний
Ответ
Как работает решение: от сообщения до ответа

Эффекты от внедрения

У менеджеров освободилось колоссальное количество времени — рутинные ответы ушли на ИИ. Отвечать стали всем и сразу, в любое время, без потерянных в потоке заявок. Клиенты получают ответ мгновенно, а не ждут, пока освободится человек.

Заключение

Мы закрываем первую линию поддержки там, где раньше всё держалось на одном живом человеке и его пропускной способности. Решение работает на двух каналах сразу, масштабируется на любой поток обращений и не упускает ни одного клиента.
73%
обращений без менеджера
Доля автоматически закрытых обращений

Технологии

LLMRAG

Похожая задача?