Conectăm sursele
Documente, pagini, catalog și reguli aprobate de echipă.
Produse aichat
Conversații și suport Platformă
Toate întrebările. Contextul potrivit.
Un asistent conectat la informațiile afacerii tale, în canalele în care îți scriu clienții. Răspunde despre produse și servicii, adună detalii și transmite echipei o conversație ușor de continuat.
Încearcă aici
Scrie-i asistentului
Același asistent care răspunde pe site. Întreabă-l ce vrei despre produse, prețuri sau integrări.
Se încarcă doar când apeși. Până atunci nu salvăm nimic în browserul tău.
aichat
De la informație la lucru făcut.
Pregătim conversația
Întrebări reale, tonul brandului, răspunsuri permise și situații care cer intervenția unui om.
Legăm operațiunile
CRM, comenzi sau programări, acolo unde sistemul permite integrarea.
Unde devine util.
Magazine online
Recomandări după nevoie și compatibilitate, informații din catalog și detalii pentru comandă.
Servicii și recepții
Explicarea serviciilor și colectarea datelor înainte de preluarea de către echipă.
Organizații
O bază de cunoștințe accesibilă prin conversație, cu trimitere către responsabilul potrivit.
Canalele și integrările disponibile se verifică înainte de ofertare. Un catalog conectat și actualizat este diferit de o listă încărcată manual.
aichat în detaliu
Ce poți face cu acest proiect.
aichat este locul unde conversațiile cu clienții intră toate în același loc și primesc răspuns, indiferent pe ce canal au început. Mesajele de pe Facebook Messenger, din DM-urile de Instagram, de pe Telegram, de pe 999.md, din widgetul de pe site și de pe WhatsApp Business ajung în același dashboard, cu același istoric și aceleași reguli de răspuns.
Răspunsul nu e o ghicire elegantă. Asistentul are o bază de cunoștințe indexată — documente, pagini, cataloage de produse — peste care rulează o căutare hibridă: implicit cinci fragmente pe întrebare, prag de similitudine 0,70, 30% pondere pe potrivirea de cuvinte, restul semantic, cu embeddinguri `text-embedding-3-small`. Când nu găsește, calea corectă e predarea către om, iar predarea e un lucru modelat în bază de date, nu o promisiune: firul are stare `bot` sau `human`, iar jurnalul de preluare cunoaște trei acțiuni — preluare de om, revenire la bot și reactivare automată.
Agentul poate și face, nu doar spune. Uneltele lui sunt de trei feluri: un webhook către sistemul clientului, o bucată de cod JavaScript rulată de platformă, sau o unealtă încorporată în platformă. Fiecare are un timp maxim de execuție, implicit 15 secunde. Modelele nu sunt legate de un singur furnizor: apelurile trec printr-un gateway LiteLLM propriu, la `api.megapromoting.com/v1`, care vorbește forma OpenAI pentru toți furnizorii din spate.
Canalele conectate efectiv
Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, widget web și WhatsApp Business Cloud API. Fiecare are propriul cod în platformă, nu o casetă bifată: pentru Meta există fluxul de conectare prin Embedded Signup pe Graph API v22.0, pentru Telegram serviciu separat cu bot propriu, iar pentru 999.md o integrare care folosește sesiunea contului tău.
Căutare hibridă peste cunoștințele tale
Documentele se taie în fragmente cu hash de conținut și embeddinguri `text-embedding-3-small`. Implicit se folosesc 5 fragmente pe întrebare, cu prag de similitudine 0,70, tip de căutare `hybrid` și pondere 0,30 pe potrivirea de cuvinte. Atribuirea sursei este pornită implicit, iar fiecare interogare se poate jurnaliza cu fragmentele returnate, scorurile și timpii de răspuns.
Catalog de produse extras din pagini
Pe lângă documente, o sursă de cunoștințe poate conține produse structurate — titlu, descriere, preț cu monedă, imagine, link, cod, disponibilitate. Fiecare produs știe cum a fost obținut: `heuristic` (din structura paginii) sau `ai`, și are un scor de încredere pe trei zecimale. Diferența contează, pentru că un preț extras euristic dintr-o pagină prost formatată se vede ca atare.
Unelte care execută, nu doar descriu
Un agent poate avea unelte de tip `webhook` (metodă și antete configurabile), cod JavaScript rulat de platformă, sau unelte încorporate. Implicit fiecare unealtă are 15 secunde la dispoziție; peste asta se oprește, ca o integrare lentă să nu blocheze conversația.
Predare între bot și om, cu revenire automată
Firul de discuție are stare explicită — `bot` sau `human`. Jurnalul de preluare distinge preluarea de către un om, revenirea la bot și reactivarea automată. Firele au și stare de SLA: `ok`, `warning`, `breached`.
Voce în conversația scrisă
Notele vocale primite se transcriu cu `whisper-1`, iar răspunsul poate fi trimis înapoi ca voce, prin `tts-1` de la OpenAI sau prin ElevenLabs cu setări de stabilitate și similitudine per voce.
Date și funcționare
Ce intră în sistem. Ce trebuie verificat.
- Unde stau conversațiile
- MySQL, pe serverul propriu din Azure. Schema are peste 80 de tabele modelate în Prisma, cu tabele separate pentru firele Meta, firele Telegram, firele 999.md, comentarii, etichete, note interne și jurnal de audit.
- Tokenurile de canal se păstrează criptate
- Tokenul WhatsApp e stocat criptat Fernet, cu revenire la text simplu doar pentru înregistrările vechi. Există monitorizare de tokenuri și notificare când expiră — pentru că un token de pagină expirat oprește canalul în tăcere, nu cu eroare vizibilă.
- Ce vede widgetul și de unde
- Widgetul are o listă de origini permise per asistent. Atenție la comportamentul implicit: dacă lista e goală, verificarea trece — este o alegere de compatibilitate cu instalările vechi, nu o omisiune, dar înseamnă că restricționarea pe domeniu trebuie configurată explicit la fiecare implementare care o cere.
- Duplicate și mesaje rupte în bucăți
- Webhookul de la Meta poate livra același mesaj de mai multe ori: dedublarea se face pe identificatorul mesajului, cu 120 de secunde de memorie. Iar când cineva scrie trei rânduri unul după altul, ele se adună într-un tampon de 15 secunde și se răspunde o dată, la tot, nu de trei ori.
De la explorare la implementare
Cum pregătim un proiect cu aichat.
Alegem canalul și cine răspunde când botul se oprește
Un canal, un public, un rezultat urmărit. În aceeași discuție se stabilește persoana care preia firele marcate `human` și în cât timp — pentru că starea de SLA se măsoară din prima zi, nu se adaugă mai târziu.
Conectăm sursele și verificăm ce iese din ele
Documentele și paginile intră ca surse de cunoștințe. La cataloage se verifică explicit produsele extrase: metoda (euristică sau AI) și scorul de încredere spun unde e nevoie de corectură manuală înainte ca agentul să dea prețuri.
Legăm uneltele de sistemele reale
Webhook către CRM sau ERP, cod pentru transformări proprii, unealtă încorporată pentru ce există deja în platformă. Se testează cazul lent și cazul de eroare, nu doar cel fericit, pentru că limita de 15 secunde e cea care decide.
Întrebări care merită clarificate.
Pe ce canale funcționează efectiv, azi?
Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, widget web și WhatsApp Business. Fiecare are cod propriu în platformă: conectare Meta prin Embedded Signup pe Graph API v22.0, serviciu Telegram separat, iar pentru 999.md o integrare făcută pe sesiunea contului tău. Nu presupune că un canal apărut între timp e conectat — se verifică per implementare.
Poate scrie el primul pe WhatsApp, la un client care n-a scris de o săptămână?
Nu, și motivul e la Meta, nu la noi. În afara ferestrei de 24 de ore de la ultimul mesaj al clientului, Meta respinge textul liber cu eroarea 131047, iar platforma marchează mesajul programat ca eșuat și afișează eroarea, în loc să pretindă că a plecat. Ce se poate face în schimb: să răspundă în fereastra de 24 de ore, sau să deschidă discuția pe alt canal. Trimiterea în afara ferestrei cere șabloane aprobate de Meta — acelea nu sunt implementate.
Integrarea cu 999.md este oficială?
Nu este o integrare de partener cu API public. Funcționează cu sesiunea contului tău de 999.md: platforma îți cere valoarea cookie-ului `simpalsid.sessionKey` din browserul tău și o folosește ca să citească și să răspundă la mesaje. Consecința practică, spusă înainte, nu după: dacă 999.md schimbă mecanismul de sesiune, integrarea se oprește și trebuie reconectată.
De unde știe agentul răspunsul și ce face când nu-l știe?
Caută în sursele tale cu o căutare hibridă — implicit cinci fragmente, prag de similitudine 0,70, 30% pondere pe cuvinte și restul semantic — și poate atașa sursa la răspuns. Când nu găsește, calea proiectată e predarea către om: firul trece pe starea `human`, iar jurnalul înregistrează cine a preluat. Există și revenire automată la bot, tot ca acțiune înregistrată.
Poate face ceva în sistemul nostru, nu doar să răspundă?
Da. O unealtă poate fi un webhook către sistemul vostru, cu metodă și antete la alegere, o bucată de cod JavaScript rulată de platformă, sau o unealtă încorporată. Fiecare are un timp maxim, implicit 15 secunde — deci o integrare care răspunde în 40 de secunde trebuie făcută asincron, nu forțată în conversație.
Cu ce model AI răspunde?
Nu e legat de un furnizor. Apelurile trec printr-un gateway LiteLLM propriu la `api.megapromoting.com/v1`, care acceptă forma OpenAI pentru toți furnizorii din spate; modelul se alege per asistent, iar pentru modelele de tip raționament platforma schimbă singură forma cererii. Pentru embeddinguri folosește `text-embedding-3-small`.
Ce se întâmplă dacă un client trimite același mesaj de două ori, sau scrie în rafală?
Duplicatele sunt filtrate pe identificatorul mesajului, cu 120 de secunde de memorie — webhookul Meta chiar retrimite. Mesajele scrise unul după altul se adună într-un tampon de 15 secunde și primesc un singur răspuns, la tot ce a scris omul, nu câte unul pe rând.
Exemplu ilustrativ
O întrebare de preț care pleacă din Instagram și se termină la un om
Un scenariu de utilizare, fără date de client sau rezultate comerciale atribuite.
Situația inițială
Cineva scrie în DM pe Instagram trei mesaje la rând: „bună”, „aveți modelul X?”, „cât costă?”.
Cum lucrează
Webhookul intră, duplicatele sunt filtrate pe identificatorul mesajului, iar cele trei rânduri se adună în tamponul de 15 secunde și devin o singură întrebare. Asistentul caută în sursele conectate: dacă produsul e în catalogul extras, răspunde cu prețul și poate atașa sursa. Dacă produsul lipsește sau are scor de încredere mic, nu improvizează.
Rezultatul
Ori un răspuns cu preț și sursă, ori firul trece pe starea `human` și responsabilul primește discuția cu tot contextul. Starea de SLA a firului arată dacă preluarea s-a făcut la timp.
Ce este necesar:Pagina de Instagram conectată cu token valid și monitorizat, sursele de cunoștințe încărcate, catalogul verificat pe metoda de extragere, și o persoană desemnată pentru firele predate.
Posibilități de colaborare
aichat, în contextul organizației tale.
Acces la informații aprobate
Asistenți pentru întrebări recurente, cu surse controlate, limite explicite și predarea situațiilor sensibile către un responsabil.
Companii private
Definim un pilot în jurul unui proces real: utilizatori, date, integrări, costuri și criterii de acceptare. Extinderea urmează după evaluarea rezultatului.
Instituții și companii de stat
Stabilim cerințele de accesibilitate, găzduire, protecție a datelor și interoperabilitate. Orice conexiune cu servicii AGE sau STISC necesită validarea eligibilității, accesului și aprobărilor.
Acestea sunt scenarii de adaptare, nu declarații despre contracte sau parteneriate existente. Funcțiile propuse se confirmă în domeniul de lucru al proiectului.
Discută un pilotParte dintr-un ecosistem.
Agenți vocali AI
Kallina
Construim agenți care preiau și inițiază apeluri, folosesc informațiile afacerii și lucrează cu sistemele tale.
PlatformăAPI pentru modele AI
LongDay
Acces API la modele AI printr-o interfață comună.
PlatformăFormulare conversaționale
Megaforms
Megaforms explorează colectarea de răspunsuri prin formulare conversaționale, inclusiv răspunsuri vocale și transcriere.
Dezvoltare & demonstrațiiCe ai vrea să funcționeze mai bine?
Povestește-ne despre procesul tău. Împreună stabilim ce merită construit, ce putem conecta și cum verificăm rezultatul.