Кейс: AI-ассистент поддержки клиентов для интернет-магазина автозапчастей
Отрасль
Оптовая торговля
Клиент
Поставщик автозапчастей (NDA)
Внедрили AI-ассистента поддержки клиентов с интеграцией со складской системой и интернет-магазином компании.
AI-ассистент:
○ отвечает на вопросы клиентов 24/7
○ ищет запчасти по названию, артикулу и смыслу запроса
○ подбирает аналоги от разных производителей
○ проверяет наличие и стоимость
○ помогает находить совместимые позиции
○ предлагает оформить заказ через интернет-магазин
○ снижает нагрузку на менеджеров поддержки
Для работы AI-ассистента:
○ подключили складскую систему компании
○ загрузили справочники аналогов запчастей
○ внедрили RAG-архитектуру
○ интегрировали AI с интернет-магазином
○ развернули решение в закрытом корпоративном контуре
Решение
Проблема
Компания обрабатывает большое количество обращений клиентов:
○ поиск запчастей
○ проверка наличия
○ подбор аналогов
○ уточнение стоимости
○ консультации по совместимости
Менеджеры и поддержка тратили много времени на обработку заявок, а клиенты ожидали ответа в рабочее время.

Дополнительную сложность создавало большое количество аналогов запчастей от разных производителей и различные варианты написания позиций в запросах клиентов.
Как это работает
Клиент задает вопрос
○ Web-интерфейс AI-ассистента + Модуль обработки запроса
○ Клиент интернет-магазина
Запрос преобразуется в embedding
○ Embedding model
bge-m3
Semantic Search ищет релевантные позиции и аналоги
○ PostgreSQL + pgvector
semantic search / поиск аналогов
RAG-пайплайн формирует контекст
○ RAG-пайплайн
поиск по складской системе и справочникам
LLM генерирует ответ
○ LLM
Qwen2.5-32B
Клиент получает информацию о наличии, стоимости и аналогах +AI предлагает оформить заказ
○ Ответ клиенту + наличие, стоимость, аналоги, ссылка на заказ
3
4
5
6
2
1
Результаты внедрения
● AI-ассистент консультирует клиентов 24/7
● Снизилась нагрузка на менеджеров и поддержку
● Клиенты быстрее находят нужные запчасти и аналоги
● AI участвует в продажах и помогает оформлять заказы
● Клиентские обращения обрабатываются быстрее и стабильнее
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 складской системе, справочникам аналогов и каталогу интернет-магазина
Архитектура
  • Web-интерфейс AI-ассистента для клиентов интернет-магазина
Интерфейс
  • On-premise deployment, закрытый корпоративный конту
Инфраструктура
  • складская система
  • интернет-магазин
  • справочники аналогов запчастей
Интеграции
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