ИИ-ассистент по базе знаний

Контекст

Поддержка компании отвечала на одни и те же вопросы по услугам, срокам и условиям, а сами ответы жили в десятке документов, которые никто не помнил целиком. Новые сотрудники месяцами держали регламенты в голове. Нужен был ассистент, который отвечает по материалам компании, а не выдумывает.

Решение

Ассистент работает по базе знаний компании и отвечает только на основе загруженных документов:

• Загрузка материалов — регламенты, прайсы, инструкции, FAQ в PDF, DOCX и с сайта; документы режутся на фрагменты и индексируются.
• Ответ с источником — на вопрос ассистент находит нужные фрагменты и отвечает, прикладывая ссылку на документ, откуда взят ответ.
• Честное «не знаю» — если в базе нет ответа, ассистент не выдумывает, а передаёт вопрос оператору.
• Каналы — сайт, Telegram и внутренний кабинет для сотрудников; ведётся история диалогов.

Модель подключается через YandexGPT или GigaChat — данные остаются в российском контуре.

Стек и архитектура

• Backend: Python, FastAPI, конвейер загрузки и индексации документов.
• Поиск: PostgreSQL + pgvector, семантический поиск по фрагментам (RAG).
• Модель: YandexGPT / GigaChat, промпт с обязательной опорой на источники.
• Frontend: Next.js — виджет на сайт, кабинет базы знаний и диалогов.
• Деплой: Docker.

Роль и результат

Мы собрали конвейер базы знаний, семантический поиск и слой ответа с цитированием. Ассистент снимает поток типовых вопросов с поддержки, отвечает по фактам компании со ссылкой на документ, а сложные случаи передаёт живому оператору.