Підключаємо джерела
Документи, сторінки, каталог і правила, схвалені командою.
Продукти aichat
Розмови і підтримка Платформа
Усі запитання. Потрібний контекст.
Асистент, підключений до інформації вашого бізнесу, у каналах, де вам пишуть клієнти. Відповідає про продукти та послуги, збирає деталі й передає команді розмову, яку легко продовжити.
Спробувати тут
Напишіть асистенту
Той самий асистент, який відповідає на сайті. Запитайте його про продукти, ціни або інтеграції.
Завантажується лише після натискання. До того ми нічого не зберігаємо у вашому браузері.
aichat
Від інформації до виконаної роботи.
Готуємо розмову
Реальні запитання, тон бренду, дозволені відповіді та ситуації, що потребують втручання людини.
Зв’язуємо операції
CRM, замовлення або записи на час там, де система дозволяє інтеграцію.
Де стає корисним.
Інтернет-магазини
Рекомендації за потребою та сумісністю, інформація з каталогу і деталі для замовлення.
Послуги та рецепції
Пояснення послуг і збирання даних перед передачею команді.
Організації
База знань, доступна через розмову, з перенаправленням до відповідальної особи.
Доступні канали та інтеграції перевіряються перед наданням пропозиції. Підключений і оновлений каталог відрізняється від списку, завантаженого вручну.
aichat у деталях
Що ви можете робити з цим проєктом.
aichat — це місце, де розмови з клієнтами потрапляють в одне місце й отримують відповідь, незалежно від того, на якому каналі вони почалися. Повідомлення з Facebook Messenger, з DM в Instagram, з Telegram, з 999.md, із віджета на сайті та з WhatsApp Business потрапляють в один dashboard, з тією самою історією та тими самими правилами відповіді.
Відповідь — не елегантне вгадування. Асистент має індексовану базу знань — документи, сторінки, каталоги продуктів — поверх якої працює гібридний пошук: за замовчуванням п’ять фрагментів на запитання, поріг подібності 0,70, 30% ваги на збіг слів, решта — семантика, з embedding `text-embedding-3-small`. Коли не знаходить, правильний шлях — передача людині, а передача — це річ, змодельована в базі даних, а не обіцянка: ланцюжок має стан `bot` або `human`, а журнал прийняття знає три дії — прийняття людиною, повернення до bot і автоматична реактивація.
Агент може і робить, а не лише говорить. Його інструменти бувають трьох типів: webhook до системи клієнта, шматок JavaScript-коду, що запускається платформою, або вбудований у платформу інструмент. Кожен має максимальний час виконання, за замовчуванням 15 секунд. Моделі не прив’язані до одного постачальника: виклики проходять через власний gateway LiteLLM, на `api.megapromoting.com/v1`, який говорить у форматі OpenAI для всіх постачальників у бекенді.
Фактично підключені канали
Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, web widget і WhatsApp Business Cloud API. Кожен має власний код у платформі, а не галочку: для Meta є потік підключення через Embedded Signup на Graph API v22.0, для Telegram — окремий сервіс із власним bot, а для 999.md — інтеграція, що використовує сесію вашого облікового запису.
Гібридний пошук по ваших знаннях
Документи розбиваються на фрагменти з hash контенту та embedding `text-embedding-3-small`. За замовчуванням використовується 5 фрагментів на запитання, з порогом подібності 0,70, типом пошуку `hybrid` і вагою 0,30 на збіг слів. Призначення джерела ввімкнене за замовчуванням, і кожен запит можна журналювати з поверненими фрагментами, балами та часом відповіді.
Каталог продуктів, витягнутий зі сторінок
Окрім документів, джерело знань може містити структуровані продукти — назва, опис, ціна з валютою, зображення, посилання, код, доступність. Кожен продукт знає, як його було отримано: `heuristic` (зі структури сторінки) або `ai`, і має коефіцієнт довіри з трьома знаками після коми. Різниця важлива, бо ціна, витягнута евристично зі сторінки з поганим форматуванням, і виглядає відповідно.
Інструменти, що виконують, а не лише описують
Агент може мати інструменти типу `webhook` (із налаштовуваними методом і заголовками), JavaScript-код, що запускається платформою, або вбудовані інструменти. За замовчуванням кожен інструмент має 15 секунд у розпорядженні; після цього він зупиняється, щоб повільна інтеграція не блокувала розмову.
Передача між bot і людиною з автоматичним поверненням
Ланцюжок обговорення має явний стан — `bot` або `human`. Журнал прийняття розрізняє прийняття людиною, повернення до bot і автоматичну реактивацію. Ланцюжки також мають стан SLA: `ok`, `warning`, `breached`.
Голос у письмовій розмові
Отримані голосові нотатки транскрибуються за допомогою `whisper-1`, а відповідь може бути надіслана назад як голос — через `tts-1` від OpenAI або через ElevenLabs із налаштуваннями стабільності та схожості для кожного voice.
Дані та робота
Що входить у систему. Що потрібно перевірити.
- Де зберігаються розмови
- MySQL, на власному сервері в Azure. Схема має понад 80 таблиць, змодельованих у Prisma, з окремими таблицями для стрічок Meta, стрічок Telegram, стрічок 999.md, коментарів, етикеток, внутрішніх нотаток і журналу аудиту.
- Токени каналу зберігаються зашифрованими
- Токен WhatsApp зберігається зашифрованим Fernet, з поверненням до простого тексту лише для старих записів. Є моніторинг токенів і сповіщення, коли вони спливають — тому що прострочений токен сторінки тихо зупиняє канал, без видимої помилки.
- Що бачить віджет і звідки
- Віджет має список дозволених джерел для кожного асистента. Зверніть увагу на поведінку за замовчуванням: якщо список порожній, перевірка проходить — це вибір сумісності зі старими встановленнями, а не пропуск, але це означає, що обмеження за доменом треба налаштовувати явно для кожного впровадження, якому це потрібно.
- Дублікати та повідомлення, розбиті на частини
- Webhook від Meta може доставляти одне й те саме повідомлення кілька разів: дедублювання робиться за ідентифікатором повідомлення, з пам’яттю на 120 секунд. А коли хтось пише три рядки один за одним, вони збираються в буфер на 15 секунд і відповідь надсилається один раз, на все, а не тричі.
Від дослідження до впровадження
Як ми готуємо проєкт з aichat.
Обираємо канал і хто відповідає, коли бот зупиняється
Один канал, одна аудиторія, один відстежуваний результат. У тій самій розмові визначають людину, яка підхоплює стрічки, позначені `human`, і за який час — тому що стан SLA вимірюється з першого дня, а не додається пізніше.
Під’єднуємо джерела і перевіряємо, що з них виходить
Документи та сторінки входять як джерела знань. Для каталогів явно перевіряють витягнуті товари: метод (евристика або AI) і оцінка довіри показують, де потрібне ручне виправлення, перш ніж агент почне називати ціни.
Зв’язуємо інструменти з реальними системами
Webhook до CRM або ERP, код для власних перетворень, вбудований інструмент для того, що вже є на платформі. Тестують повільний випадок і випадок помилки, а не лише щасливий, тому що саме ліміт 15 секунд вирішує.
Питання, які варто уточнити.
На яких каналах це реально працює сьогодні?
Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, вебвіджет і WhatsApp Business. Кожен має власний код у платформі: підключення Meta через Embedded Signup на Graph API v22.0, окремий сервіс Telegram, а для 999.md — інтеграція, зроблена на сесії вашого облікового запису. Не припускайте, що канал, який з’явився тим часом, підключений — це перевіряється для кожного впровадження.
Чи може він написати першим у WhatsApp клієнту, який не писав уже тиждень?
Ні, і причина в Meta, а не в нас. Поза 24-годинним вікном від останнього повідомлення клієнта Meta відхиляє вільний текст із помилкою 131047, а платформа позначає заплановане повідомлення як невдале й показує помилку, замість того щоб вдавати, що воно пішло. Що можна зробити натомість: відповісти у 24-годинному вікні або відкрити розмову в іншому каналі. Надсилання поза вікном потребує затверджених шаблонів Meta — вони не впроваджені.
Чи є інтеграція з 999.md офіційною?
Це не інтеграція партнера з публічним API. Вона працює із сесією вашого облікового запису 999.md: платформа просить у вас значення cookie `simpalsid.sessionKey` у вашому браузері й використовує його, щоб читати та відповідати на повідомлення. Практичний наслідок, сказаний до, а не після: якщо 999.md змінить механізм сесії, інтеграція зупиниться і її потрібно буде під’єднати знову.
Звідки агент знає відповідь і що робить, коли не знає її?
Він шукає у ваших джерелах за допомогою гібридного пошуку — за замовчуванням п’ять фрагментів, поріг подібності 0,70, 30% ваги на слова й решта семантика — і може прикріпити джерело до відповіді. Коли не знаходить, запроєктований шлях — передача людині: гілка переходить у стан `human`, а журнал фіксує, хто прийняв. Є також автоматичне повернення до бота, теж як зафіксована дія.
Чи може він щось робити в нашій системі, а не лише відповідати?
Так. Інструмент може бути webhook до вашої системи, з методом і заголовками на вибір, шматок JavaScript-коду, виконуваний платформою, або вбудований інструмент. У кожного є максимальний час, за замовчуванням 15 секунд — тож інтеграцію, яка відповідає за 40 секунд, треба робити асинхронно, а не примушувати в межах розмови.
На якій AI-моделі він відповідає?
Він не прив’язаний до одного постачальника. Виклики проходять через власний LiteLLM gateway на `api.megapromoting.com/v1`, який приймає формат OpenAI для всіх постачальників позаду; модель обирається для кожного асистента окремо, а для моделей типу reasoning платформа сама змінює форму запиту. Для embeddingів використовує `text-embedding-3-small`.
Що станеться, якщо клієнт надішле те саме повідомлення двічі або писатиме серією?
Дублікати фільтруються за ідентифікатором повідомлення, з пам’яттю 120 секунд — webhook Meta справді надсилає повторно. Повідомлення, написані одне за одним, збираються в буфер 15 секунд і отримують одну відповідь на все, що написала людина, а не по одній на кожне.
Ілюстративний приклад
Питання про ціну, що починається в Instagram і закінчується на людині
Сценарій використання, без даних клієнта чи приписаних комерційних результатів.
Початкова ситуація
Хтось пише в DM в Instagram три повідомлення підряд: «привіт», «у вас є модель X?», «скільки коштує?».
Як працює
Webhookul надходить, дублікати фільтруються за ідентифікатором повідомлення, а три рядки додаються до 15-секундного буфера й стають одним запитанням. Асистент шукає в підключених джерелах: якщо продукт є в експортованому каталозі, відповідає з ціною і може додати джерело. Якщо продукт відсутній або має низький бал довіри, він не імпровізує.
Rezultatul
Або відповідь із ціною та джерелом, або потік переходить у стан `human`, і відповідальна особа отримує розмову з усім контекстом. SLA-стан потоку показує, чи було передання виконано вчасно.
Що необхідно:Сторінка Instagram, під’єднана з дійсним і моніторованим токеном, завантажені джерела знань, перевірений каталог за методом вилучення, і призначена особа для переданих стрічок.
Можливості співпраці
aichat, у контексті вашої організації.
Доступ до затвердженої інформації
Асистенти для повторюваних запитань із контрольованими джерелами, явними обмеженнями та переданням чутливих ситуацій відповідальній особі.
Приватні компанії
Ми визначаємо пілот навколо реального процесу: користувачі, дані, інтеграції, витрати та критерії приймання. Розширення відбувається після оцінки результату.
Державні установи та компанії
Визначаємо вимоги до доступності, хостингу, захисту даних та інтероперабельності. Будь-яке з’єднання з послугами AGE або STISC потребує валідації придатності, доступу та схвалень.
Це сценарії адаптації, а не заяви про наявні контракти чи партнерства. Запропоновані функції підтверджуються в межах робочої сфери проєкту.
Обговорити пілотЧастина екосистеми.
Голосові ШІ-агенти
Kallina
Будуємо агентів, які приймають та ініціюють дзвінки, використовують інформацію бізнесу і працюють з вашими системами.
ПлатформаAPI для моделей ШІ
LongDay
Доступ через API до моделей ШІ єдиним інтерфейсом.
ПлатформаДіалогові форми
Megaforms
Megaforms досліджує збір відповідей через діалогові форми, включно з голосовими відповідями і транскрибуванням.
Розробка та демонстраціїЩо вам хотілося б налагодити?
Розкажіть про свій процес. Разом визначимо, що варто збудувати, що можна підключити і як перевіримо результат.