
Выбор архитектуры для масштабируемого чат-бота
Сравниваем монолитный подход с микросервисным. Плюсы, минусы и подводные камни при проектировании...
Здесь мы исследуем, как текстовые и голосовые интерфейсы меняют взаимодействие с пользователем. От анализа алгоритмов до разбора реальных кейсов — делимся кодом и идеями.
Обсудить проектАнализ проектов, где автоматизация диалогов помогла оптимизировать процессы и улучшить взаимодействие с клиентами.
Разработан бот, который помогает пользователям подбирать товары по стилю и размеру, а также отслеживать статус заказа.
Чат-бот для Telegram, который знакомит новых сотрудников с компанией, отвечает на частые вопросы и помогает с документами.
Инструмент, который парсит PDF-отчеты, извлекает ключевые метрики и представляет их в виде структурированного дайджеста.
Мы подбираем стек под каждую задачу индивидуально, чтобы обеспечить гибкость, масштабируемость и надежность решений.
Основа для большинства AI/ML моделей. Используем Rasa, TensorFlow, PyTorch для создания сложных диалоговых систем.
Идеально подходит для создания быстрых и асинхронных бэкендов для ботов, работающих в реальном времени.
Интегрируем Dialogflow, LUIS и OpenAI API для точного понимания и обработки естественного языка.
Размещаем ботов на AWS, Google Cloud и Heroku для обеспечения высокой доступности и масштабируемости.
Работаем с PostgreSQL и MongoDB для эффективного хранения и управления данными диалогов и пользователей.
Подключаем ботов к CRM, ERP, мессенджерам (Telegram, Slack) и другим системам через REST/GraphQL.
Мы следуем четко структурированному плану, чтобы гарантировать предсказуемость, прозрачность и высокое качество на каждом этапе.
Глубоко погружаемся в ваши бизнес-процессы. Определяем цели, аудиторию и ключевой функционал будущего бота. Проектируем архитектуру и логику диалогов.
Пишем чистый и эффективный код. Настраиваем NLP-модели для распознавания намерений пользователя. Интегрируем бота с необходимыми API и внешними сервисами.
Проводим комплексное тестирование, имитируя все возможные сценарии диалогов. Устраняем ошибки, оптимизируем скорость ответа и точность распознавания.
Разворачиваем бота на боевых серверах и осуществляем запуск. Продолжаем мониторить его работу, собираем аналитику и при необходимости дообучаем модель.
Делимся идеями, инсайтами и техническими деталями из мира разговорного AI. Свежие статьи и практические руководства.
Сравниваем монолитный подход с микросервисным. Плюсы, минусы и подводные камни при проектировании...
Пошаговый процесс дообучения GPT-подобных моделей на собственном наборе данных для решения специфических задач...
Реальный пример внедрения ассистента в крупном e-commerce проекте. Анализ метрик до и после...
Заполните форму, и мы свяжемся с вами в течение 24 часов, чтобы детально обсудить вашу задачу.
Если вы предпочитаете не использовать форму, вы всегда можете связаться с нами напрямую.