Кейс: AI-ассистент первой линии поддержки ERP-системы
Отрасль
Машиностроение
Клиент
Автомобилестроительный завод (NDA)
Внедрили AI-ассистента первой линии поддержки для пользователей ERP-системы.
AI-ассистент:
○ отвечает на вопросы пользователей
○ помогает работать с функциональными подсистемами ERP
○ ищет информацию в пользовательской и технической документации
○ выдает ответы со ссылками на источники
○ сокращает нагрузку на первую линию поддержки
Для работы AI-ассистента:
○ загрузили документацию ERP-системы
○ подготовили базу типовых вопросов и ответов
○ внедрили RAG-архитектуру
○ развернули решение в закрытом корпоративном контуре
Решение
Проблема
На предприятии используется комплексная ERP-система, включающая более 10 функциональных подсистем:
○ БУНУ, Финансы, Закупки, Логистика, Документооборот, Производство и другие модули
Количество пользователей ERP-системы - более 1 тыс. сотрудников.
Служба поддержки не справлялась с потоком обращений:
○ обращения накапливались быстрее, чем поддержка успевала их обрабатывать
○ увеличивалось время ожидания ответа
○ первая линия поддержки была перегружена повторяющимися вопросами пользователей
Как это работает
Пользователь задает вопрос по ERP-системе
○ Web-интерфейс AI-ассистента
○ Пользователь ERP-системы
Запрос преобразуется в embedding
○ Embedding model
bge-m3
Semantic Search ищет релевантные фрагменты документации
○ PostgreSQL + pgvector
векторный поиск / semantic search
RAG-пайплайн формирует контекст
○ RAG-пайплайн
извлечение релевантных фрагментов документов
LLM генерирует ответ
○ LLM
Qwen2.5-32B
Пользователь получает ответ со ссылками
○ Ответ пользователю
+ ссылки на инструкции и документацию
3
4
5
6
2
1
Результаты внедрения
● До 90% обращений закрывается автоматически
● Существенно сократилось время ожидания ответа
● Снижение нагрузки на первую линию поддержки
● Быстрый доступ пользователей к документации ERP-системы
● Сотрудники поддержки меньше отвлекаются на повторяющиеся вопросы
Технологический стек
Заказать AI-ассистента
  • Qwen2.5-32 B в закрытом корпоративном контуре
LLM
  • bge-m3
Embedding model
  • PostgreSQL + pgvector
Векторный поиск
  • Python + FastAPI
Backend
  • RAG-пайплайн для поиска по пользовательской и эксплуатационной документации ERP-системы
Архитектура
  • Web-интерфейс для пользователей ERP-системы
Интерфейс
  • On-premise deployment, закрытый корпоративный контур, без передачи данных во внешние облачные сервисы
Инфраструктура
Покажем, как AI-ассистент может работать в вашей компании:
от 450 тыс. руб.
Обсудим внедрение AI-ассистента
AI-аудит в подарок
Поиск по внутренним документам

Ответы сотрудникам и клиентам

Доступ к корпоративной базе знаний

Работа с нормативными документами
Это система, которая помогает сотрудникам или клиентам быстро получать ответы, искать информацию, работать с документами, регламентами, инструкциями и базами знаний компании.
Made on
Tilda