Conversații și suport Platformă

Все вопросы. Нужный контекст.

Ассистент, подключённый к информации вашего бизнеса, в тех каналах, где вам пишут клиенты. Отвечает о товарах и услугах, собирает детали и передаёт команде разговор, который легко продолжить.

Explorează aichat Cum funcționează Vezi un exemplu

Cum funcționează aichat

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

От информации к сделанной работе.

Подключаем источники

Документы, страницы, каталог и правила, утверждённые командой.

Готовим разговор

Настоящие вопросы, тон бренда, разрешённые ответы и ситуации, которые требуют вмешательства человека.

Связываем с операциями

CRM, заказы или запись — там, где система позволяет интеграцию.

Где это становится полезным.

Интернет-магазины

Рекомендации по потребности и совместимости, сведения из каталога и детали для заказа.

Услуги и приёмные

Объяснение услуг и сбор данных до того, как разговор возьмёт команда.

Organizații

База знаний, доступная через разговор, с переадресацией к нужному ответственному.

Доступные каналы и интеграции проверяются до подготовки предложения. Подключённый и обновляемый каталог — это не то же самое, что список, загруженный вручную.

aichat в деталях

Что можно сделать с этим проектом.

aichat — это место, где разговоры с клиентами попадают все в одно место и получают ответ, независимо от того, на каком канале они начались. Сообщения из Facebook Messenger, из директа Instagram, из Telegram, с 999.md, из виджета на сайте и из WhatsApp Business приходят в один и тот же дашборд, с одной историей и одними правилами ответа.

Ответ — не изящная догадка. У ассистента есть проиндексированная база знаний — документы, страницы, каталоги товаров, — поверх которой работает гибридный поиск: по умолчанию пять фрагментов на вопрос, порог схожести 0,70, 30% веса на совпадение слов, остальное семантика, с эмбеддингами `text-embedding-3-small`. Когда он не находит, правильный путь — передача человеку, и передача — это вещь, смоделированная в базе данных, а не обещание: у нити есть состояние `bot` или `human`, а журнал перехвата знает три действия — перехват человеком, возврат к боту и автоматическую реактивацию.

Агент может и делать, а не только говорить. Его инструменты трёх видов: вебхук к системе клиента, кусок кода JavaScript, исполняемый платформой, или инструмент, встроенный в платформу. У каждого есть максимальное время выполнения, по умолчанию 15 секунд. Модели не привязаны к одному поставщику: вызовы идут через собственный шлюз LiteLLM на `api.megapromoting.com/v1`, который говорит в форме OpenAI за всех поставщиков позади.

Каналы, подключённые на деле

Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, веб-виджет и WhatsApp Business Cloud API. У каждого свой код в платформе, а не поставленная галочка: для Meta есть поток подключения через Embedded Signup на Graph API v22.0, для Telegram — отдельный сервис с собственным ботом, а для 999.md — интеграция, которая использует сессию вашего аккаунта.

Гибридный поиск по вашим знаниям

Документы режутся на фрагменты с хешем содержимого и эмбеддингами `text-embedding-3-small`. По умолчанию используются 5 фрагментов на вопрос, с порогом схожести 0,70, типом поиска `hybrid` и весом 0,30 на совпадение слов. Указание источника включено по умолчанию, а каждый запрос можно логировать вместе с возвращёнными фрагментами, оценками и временем ответа.

Каталог товаров, извлечённый со страниц

Кроме документов, источник знаний может содержать структурированные товары — заголовок, описание, цену с валютой, изображение, ссылку, код, наличие. Каждый товар знает, как он был получен: `heuristic` (из структуры страницы) или `ai`, и имеет оценку уверенности с тремя знаками после запятой. Разница важна, потому что цена, извлечённая эвристикой из плохо свёрстанной страницы, так и видна.

Инструменты, которые выполняют, а не только описывают

У агента могут быть инструменты типа `webhook` (метод и заголовки настраиваются), код JavaScript, исполняемый платформой, или встроенные инструменты. По умолчанию у каждого инструмента 15 секунд; сверх этого он останавливается, чтобы медленная интеграция не заблокировала разговор.

Передача между ботом и человеком, с автоматическим возвратом

У нити обсуждения есть явное состояние — `bot` или `human`. Журнал перехвата различает перехват человеком, возврат к боту и автоматическую реактивацию. У нитей есть и состояние SLA: `ok`, `warning`, `breached`.

Голос в письменном разговоре

Полученные голосовые заметки расшифровываются через `whisper-1`, а ответ можно отправить обратно голосом — через `tts-1` от OpenAI или через ElevenLabs с настройками стабильности и схожести для каждого голоса.

Данные и работа системы

Что попадает в систему. Что нужно проверить.

Где лежат разговоры: MySQL, на собственном сервере в Azure. В схеме более 80 таблиц, смоделированных в Prisma, с отдельными таблицами для нитей Meta, нитей Telegram, нитей 999.md, комментариев, меток, внутренних заметок и журнала аудита.
Токены каналов хранятся зашифрованными: Токен WhatsApp хранится зашифрованным по Fernet, с возвратом к открытому тексту только для старых записей. Есть мониторинг токенов и уведомление об истечении — потому что истёкший токен страницы останавливает канал молча, а не с видимой ошибкой.
Что видит виджет и откуда: У виджета есть список разрешённых источников для каждого ассистента. Внимание к поведению по умолчанию: если список пуст, проверка проходит — это выбор ради совместимости со старыми установками, а не упущение, но означает, что ограничение по домену нужно настраивать явно при каждом внедрении, где оно требуется.
Дубликаты и сообщения, разбитые на куски: Вебхук от Meta может доставить одно и то же сообщение несколько раз: дедупликация делается по идентификатору сообщения, с 120 секундами памяти. А когда кто-то пишет три строки подряд, они собираются в буфер на 15 секунд и ответ даётся один, на всё, а не три раза.

От изучения к внедрению

Как мы готовим проект на aichat.

Выбираем канал и того, кто отвечает, когда бот останавливается

Один канал, одна аудитория, один отслеживаемый результат. В том же разговоре определяется человек, который забирает нити, помеченные `human`, и за какое время — потому что состояние SLA меряется с первого дня, а не добавляется позже.

Подключаем источники и проверяем, что из них выходит

Документы и страницы заходят как источники знаний. У каталогов извлечённые товары проверяются явно: метод (эвристика или AI) и оценка уверенности говорят, где нужна ручная правка до того, как агент начнёт называть цены.

Связываем инструменты с реальными системами

Вебхук к CRM или ERP, код для собственных преобразований, встроенный инструмент для того, что уже есть в платформе. Тестируется медленный случай и случай ошибки, а не только счастливый, потому что решает как раз предел в 15 секунд.

Вопросы, которые стоит прояснить.

На каких каналах это работает на деле, сегодня?

Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, веб-виджет и WhatsApp Business. У каждого свой код в платформе: подключение Meta через Embedded Signup на Graph API v22.0, отдельный сервис Telegram, а для 999.md — интеграция, сделанная на сессии вашего аккаунта. Не предполагайте, что канал, появившийся тем временем, уже подключён — это проверяется для каждого внедрения.

Может ли он написать первым в WhatsApp клиенту, который не писал неделю?

Нет, и причина у Meta, а не у нас. Вне окна в 24 часа с последнего сообщения клиента Meta отклоняет свободный текст с ошибкой 131047, а платформа помечает запланированное сообщение как неудавшееся и показывает ошибку, вместо того чтобы делать вид, что оно ушло. Что можно вместо этого: ответить внутри окна в 24 часа или начать разговор на другом канале. Отправка вне окна требует шаблонов, утверждённых Meta, — они не реализованы.

Интеграция с 999.md — официальная?

Это не партнёрская интеграция с публичным API. Она работает на сессии вашего аккаунта 999.md: платформа просит у вас значение cookie `simpalsid.sessionKey` из вашего браузера и использует его, чтобы читать сообщения и отвечать на них. Практическое следствие, сказанное до, а не после: если 999.md сменит механизм сессии, интеграция остановится и её придётся подключать заново.

Откуда агент знает ответ и что делает, когда не знает?

Ищет в ваших источниках гибридным поиском — по умолчанию пять фрагментов, порог схожести 0,70, 30% веса на слова и остальное семантика — и может приложить источник к ответу. Когда не находит, спроектированный путь — передача человеку: нить переходит в состояние `human`, а журнал записывает, кто её забрал. Есть и автоматический возврат к боту, тоже как записанное действие.

Может ли он что-то сделать в нашей системе, а не только ответить?

Да. Инструментом может быть вебхук к вашей системе, с методом и заголовками на выбор, кусок кода JavaScript, исполняемый платформой, или встроенный инструмент. У каждого есть предельное время, по умолчанию 15 секунд — то есть интеграцию, которая отвечает за 40 секунд, нужно делать асинхронной, а не втискивать в разговор.

На какой модели ИИ он отвечает?

Он не привязан к поставщику. Вызовы идут через собственный шлюз LiteLLM на `api.megapromoting.com/v1`, который принимает форму OpenAI для всех поставщиков позади; модель выбирается для каждого ассистента, а для моделей рассуждающего типа платформа сама меняет форму запроса. Для эмбеддингов используется `text-embedding-3-small`.

Что будет, если клиент отправит одно и то же сообщение дважды или напишет очередью?

Дубликаты фильтруются по идентификатору сообщения, со 120 секундами памяти — вебхук Meta действительно шлёт повторно. Сообщения, написанные одно за другим, собираются в буфер на 15 секунд и получают один ответ — на всё, что человек написал, а не по одному на каждое.

Иллюстративный пример

Вопрос о цене, который начинается в Instagram и заканчивается у человека

Сценарий использования — без клиентских данных и без приписанных коммерческих результатов.

Исходная ситуация

Кто-то пишет в директ Instagram три сообщения подряд: «здравствуйте», «есть модель X?», «сколько стоит?».

Как это работает

Вебхук приходит, дубликаты фильтруются по идентификатору сообщения, а три строки собираются в буфер на 15 секунд и становятся одним вопросом. Ассистент ищет в подключённых источниках: если товар есть в извлечённом каталоге, он отвечает ценой и может приложить источник. Если товара нет или у него низкая оценка уверенности, он не импровизирует.

Rezultatul

Либо ответ с ценой и источником, либо нить переходит в состояние `human` и ответственный получает разговор со всем контекстом. Состояние SLA нити показывает, вовремя ли её забрали.

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.

Возможности сотрудничества

aichat в контексте вашей организации.

Доступ к утверждённой информации

Ассистенты для повторяющихся вопросов, с контролируемыми источниками, явными границами и передачей чувствительных ситуаций ответственному.

Частные компании

Определяем пилот вокруг реального процесса: пользователи, данные, интеграции, затраты и критерии приёмки. Расширение — после оценки результата.

Государственные учреждения и компании

Определяем требования к доступности, размещению, защите данных и интероперабельности. Любое подключение к сервисам AGE (Агентство электронного управления Молдовы) или STISC (Служба информационных технологий и кибербезопасности) требует подтверждения права на доступ, самого доступа и согласований.

Это сценарии адаптации, а не заявления о существующих контрактах или партнёрствах. Предложенные функции подтверждаются в объёме работ по проекту.

Discută un pilot

Часть экосистемы.

Agenți vocali AI

Kallina

Construim agenți care preiau și inițiază apeluri, folosesc informațiile afacerii și lucrează cu sistemele tale.

Platformă

API pentru modele AI

LongDay

Acces API la modele AI printr-o interfață comună.

Platformă

Formulare conversaționale

Megaforms

Megaforms explorează colectarea de răspunsuri prin formulare conversaționale, inclusiv răspunsuri vocale și transcriere.

Dezvoltare & demonstrații

Что вы хотели бы наладить?

Расскажите о своём процессе. Вместе определим, что стоит построить, что можно подключить и как проверим результат.

Hai să discutăm