Conversații și suport Platformă

Усі запитання. Потрібний контекст.

Асистент, підключений до інформації вашого бізнесу, у тих каналах, де вам пишуть клієнти. Відповідає про товари та послуги, збирає деталі й передає команді розмову, яку легко продовжити.

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

Від інформації до зробленої роботи.

Підключаємо джерела

Документи, сторінки, каталог і правила, затверджені командою.

Готуємо розмову

Справжні запитання, тон бренду, дозволені відповіді та ситуації, що потребують втручання людини.

Пов'язуємо з операціями

CRM, замовлення або запис — там, де система дозволяє інтеграцію.

Де це стає корисним.

Інтернет-магазини

Рекомендації за потребою і сумісністю, відомості з каталогу та деталі для замовлення.

Послуги та приймальні

Пояснення послуг і збір даних до того, як розмову візьме команда.

Organizații

База знань, доступна через розмову, з переадресацією до потрібного відповідального.

Доступні канали та інтеграції перевіряються до підготовки пропозиції. Підключений і оновлюваний каталог — це не те саме, що список, завантажений вручну.

aichat у деталях

Що можна зробити з цим проєктом.

aichat — це місце, де розмови з клієнтами потрапляють усі в одне місце і отримують відповідь, незалежно від того, на якому каналі вони почалися. Повідомлення з Facebook Messenger, з директу Instagram, з Telegram, з 999.md, з віджета на сайті та з WhatsApp Business приходять в один і той самий дашборд, з однією історією і одними правилами відповіді.

Відповідь — не витончений здогад. В асистента є проіндексована база знань — документи, сторінки, каталоги товарів, — поверх якої працює гібридний пошук: типово п'ять фрагментів на запитання, поріг схожості 0,70, 30% ваги на збіг слів, решта семантика, з ембедингами `text-embedding-3-small`. Коли він не знаходить, правильний шлях — передавання людині, і передавання — це річ, змодельована в базі даних, а не обіцянка: нитка має стан `bot` або `human`, а журнал перехоплення знає три дії — перехоплення людиною, повернення до бота й автоматичну реактивацію.

Агент може й робити, а не лише говорити. Його інструменти трьох видів: вебхук до системи клієнта, шматок коду JavaScript, який виконує платформа, або інструмент, вбудований у платформу. У кожного є максимальний час виконання, типово 15 секунд. Моделі не прив'язані до одного постачальника: виклики йдуть через власний шлюз LiteLLM на `api.megapromoting.com/v1`, який говорить у формі OpenAI за всіх постачальників позаду.

Канали, підключені насправді

Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, вебвіджет і WhatsApp Business Cloud API. У кожного свій код у платформі, а не поставлена галочка: для Meta є потік підключення через Embedded Signup на Graph API v22.0, для Telegram — окремий сервіс із власним ботом, а для 999.md — інтеграція, яка використовує сесію вашого облікового запису.

Гібридний пошук по ваших знаннях

Документи ріжуться на фрагменти з хешем вмісту та ембедингами `text-embedding-3-small`. Типово використовуються 5 фрагментів на запитання, з порогом схожості 0,70, типом пошуку `hybrid` і вагою 0,30 на збіг слів. Зазначення джерела ввімкнене типово, а кожен запит можна логувати разом із поверненими фрагментами, оцінками і часом відповіді.

Каталог товарів, видобутий зі сторінок

Крім документів, джерело знань може містити структуровані товари — заголовок, опис, ціну з валютою, зображення, посилання, код, наявність. Кожен товар знає, як його було отримано: `heuristic` (зі структури сторінки) або `ai`, і має оцінку впевненості з трьома знаками після коми. Різниця важлива, бо ціна, видобута евристикою зі сторінки з поганою версткою, так і видно.

Інструменти, які виконують, а не лише описують

В агента можуть бути інструменти типу `webhook` (метод і заголовки налаштовуються), код JavaScript, який виконує платформа, або вбудовані інструменти. Типово в кожного інструмента 15 секунд; понад це він зупиняється, щоб повільна інтеграція не заблокувала розмову.

Передавання між ботом і людиною, з автоматичним поверненням

Нитка обговорення має явний стан — `bot` або `human`. Журнал перехоплення розрізняє перехоплення людиною, повернення до бота й автоматичну реактивацію. У ниток є і стан SLA: `ok`, `warning`, `breached`.

Голос у письмовій розмові

Отримані голосові нотатки розшифровуються через `whisper-1`, а відповідь можна надіслати назад голосом — через `tts-1` від OpenAI або через ElevenLabs з налаштуваннями стабільності та схожості для кожного голосу.

Дані та робота системи

Що потрапляє в систему. Що потрібно перевірити.

Де лежать розмови: MySQL, на власному сервері в Azure. У схемі понад 80 таблиць, змодельованих у Prisma, з окремими таблицями для ниток Meta, ниток Telegram, ниток 999.md, коментарів, міток, внутрішніх нотаток і журналу аудиту.
Токени каналів зберігаються зашифрованими: Токен WhatsApp зберігається зашифрованим за Fernet, з поверненням до відкритого тексту лише для старих записів. Є моніторинг токенів і сповіщення про закінчення строку — бо прострочений токен сторінки зупиняє канал мовчки, а не з видимою помилкою.
Що бачить віджет і звідки: У віджета є список дозволених джерел для кожного асистента. Увага до типової поведінки: якщо список порожній, перевірка проходить — це вибір заради сумісності зі старими встановленнями, а не недогляд, але означає, що обмеження за доменом треба налаштовувати явно при кожному впровадженні, де воно потрібне.
Дублікати і повідомлення, розбиті на шматки: Вебхук від Meta може доставити те саме повідомлення кілька разів: дедуплікація робиться за ідентифікатором повідомлення, зі 120 секундами пам'яті. А коли хтось пише три рядки поспіль, вони збираються в буфер на 15 секунд і відповідь дається одна, на все, а не тричі.

Від вивчення до впровадження

Як ми готуємо проєкт на aichat.

Обираємо канал і того, хто відповідає, коли бот зупиняється

Один канал, одна аудиторія, один відстежуваний результат. У тій самій розмові визначається людина, яка забирає нитки, позначені `human`, і за який час — бо стан SLA міряється з першого дня, а не додається пізніше.

Підключаємо джерела і перевіряємо, що з них виходить

Документи і сторінки заходять як джерела знань. У каталогах видобуті товари перевіряються явно: метод (евристика чи AI) і оцінка впевненості кажуть, де потрібна ручна правка до того, як агент почне називати ціни.

Пов'язуємо інструменти з реальними системами

Вебхук до CRM чи ERP, код для власних перетворень, вбудований інструмент для того, що вже є в платформі. Тестується повільний випадок і випадок помилки, а не лише щасливий, бо вирішує саме межа в 15 секунд.

Запитання, які варто прояснити.

На яких каналах це працює насправді, сьогодні?

Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, вебвіджет і WhatsApp Business. У кожного свій 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, уже підключений — це перевіряється для кожного впровадження.

Чи може він написати першим у WhatsApp клієнтові, який не писав тиждень?

Ні, і причина в Meta, а не в нас. Поза вікном у 24 години з останнього повідомлення клієнта Meta відхиляє вільний текст з помилкою 131047, а платформа позначає заплановане повідомлення як невдале і показує помилку, замість того щоб удавати, що воно пішло. Що можна натомість: відповісти всередині вікна в 24 години або почати розмову на іншому каналі. Надсилання поза вікном потребує шаблонів, затверджених Meta, — вони не реалізовані.

Чи є інтеграція з 999.md офіційною?

Це не партнерська інтеграція з публічним API. Вона працює на сесії вашого облікового запису 999.md: платформа просить у вас значення cookie `simpalsid.sessionKey` з вашого браузера і використовує його, щоб читати повідомлення і відповідати на них. Практичний наслідок, сказаний до, а не після: якщо 999.md змінить механізм сесії, інтеграція зупиниться і її доведеться підключати заново.

Звідки агент знає відповідь і що робить, коли не знає?

Шукає у ваших джерелах гібридним пошуком — типово п'ять фрагментів, поріг схожості 0,70, 30% ваги на слова і решта семантика — і може додати джерело до відповіді. Коли не знаходить, спроєктований шлях — передавання людині: нитка переходить у стан `human`, а журнал записує, хто її забрав. Є й автоматичне повернення до бота, теж як записана дія.

Чи може він щось зробити в нашій системі, а не лише відповісти?

Так. Інструментом може бути вебхук до вашої системи, з методом і заголовками на вибір, шматок коду JavaScript, який виконує платформа, або вбудований інструмент. У кожного є граничний час, типово 15 секунд — тобто інтеграцію, яка відповідає за 40 секунд, треба робити асинхронною, а не втискати в розмову.

На якій моделі ШІ він відповідає?

Він не прив'язаний до постачальника. Виклики йдуть через власний шлюз LiteLLM на `api.megapromoting.com/v1`, який приймає форму OpenAI для всіх постачальників позаду; модель обирається для кожного асистента, а для моделей міркувального типу платформа сама змінює форму запиту. Для ембедингів використовується `text-embedding-3-small`.

Що буде, якщо клієнт надішле те саме повідомлення двічі або напише чергою?

Дублікати фільтруються за ідентифікатором повідомлення, зі 120 секундами пам'яті — вебхук Meta справді шле повторно. Повідомлення, написані одне за одним, збираються в буфер на 15 секунд і отримують одну відповідь — на все, що людина написала, а не по одній на кожне.

Ілюстративний приклад

Запитання про ціну, яке починається в Instagram і закінчується в людини

Сценарій використання — без клієнтських даних і без приписаних комерційних результатів.

Початкова ситуація

Хтось пише в директ Instagram три повідомлення поспіль: «доброго дня», «є модель X?», «скільки коштує?».

Як це працює

Вебхук приходить, дублікати фільтруються за ідентифікатором повідомлення, а три рядки збираються в буфер на 15 секунд і стають одним запитанням. Асистент шукає в підключених джерелах: якщо товар є у видобутому каталозі, він відповідає ціною і може додати джерело. Якщо товару немає або в нього низька оцінка впевненості, він не імпровізує.

Rezultatul

Або відповідь із ціною і джерелом, або нитка переходить у стан `human` і відповідальний отримує розмову з усім контекстом. Стан SLA нитки показує, чи вчасно її 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.

Можливості співпраці

aichat у контексті вашої організації.

Доступ до затвердженої інформації

Асистенти для повторюваних запитань, із контрольованими джерелами, явними межами і передаванням чутливих ситуацій відповідальному.

Приватні компанії

Визначаємо пілот навколо реального процесу: користувачі, дані, інтеграції, витрати і критерії приймання. Розширення — після оцінювання результату.

Державні установи та компанії

Визначаємо вимоги до доступності, розміщення, захисту даних та інтероперабельності. Будь-яке підключення до сервісів AGE (Агентство електронного урядування Молдови) або STISC (Служба інформаційних технологій і кібербезпеки) потребує підтвердження права на доступ, самого доступу і погоджень.

Це сценарії адаптації, а не заяви про наявні контракти чи партнерства. Запропоновані функції підтверджуються в обсязі робіт за проєктом.

Discută un pilot

Частина екосистеми.

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

Що вам хотілося б налагодити?

Розкажіть про свій процес. Разом визначимо, що варто збудувати, що можна підключити і як перевіримо результат.

Hai să discutăm