Примеры работ и кейсы по направлению «Боты с AI»

💎 Принесли апдейты SETUP — и это только начало Мы хорошо прокачали ботов, а впереди ещё больше обновлений. Спойлер: вам точно зайдёт 👀 🤖 Мультичат — добавили генерацию вертикальных фото — обновили модели Claude и Qwen Больше форматов, больше мощности для задач и контента. 📸 Оживляй фото — генерация стала в 3 раза быстрее Меньше ожидания — больше магии. 🎬 VideoPro — ускорили работу и улучшили стабильность — совсем скоро добавим новую трендовую модель 🙂 Готовься к апдейту, будет шумно. ✈️ SETUP Travel — добавили новые эксклюзивные туры Очень рекомендуем заглянуть, там реально классные варианты. 🎵 Музыка от Suno — обновили версию до Suno v5 Качество и контроль над треками стали заметно лучше. Мы двигаемся быстро и по делу. ❤️ Следи за обновлениями — дальше ещё интереснее

Нейро-ассистент нутрициолога — Telegram-бот с базой знаний, который автоматизирует первичные консультации по питанию, персональные расчёты и ответы на вопросы клиентов. Формат: Telegram-бот Назначение: автоматизация рутинной работы нутрициолога Что делает бот: - персональный расчёт КБЖУ - тест пищевого поведения DEBQ - генерация рационов питания (1 / 3 / 7 дней) - ответы на вопросы через RAG (не «галлюцинации») - личный кабинет пользователя внутри Telegram - логика подписки и доступа к функциям Статус: рабочий прототип, готовый к масштабированию и коммерческому использованию. Решение легко адаптируется под разные форматы: - разные тарифы и подписки - разные ниши: - питание - фитнес - медицина - wellness - white-label под личный бренд эксперта

Умный Telegram-бот: AI-ассистент для консультаций и приёма заказов на печать этикеток - Задачи проекта: - Автоматизировать ответы на вопросы клиентов - Принимать и отправлять заявки менеджеру - Снизить нагрузку на менеджеров типографии - Повысить скорость отклика и качество консультаций Язык и фреймворк: - Вопрос пользователя - Векторизация через OpenAI Embeddings - Семантический поиск по FAISS (top-7) - Формирование контекста - GPT-4o-mini → генерация ответа Проверка на 'не знаю' Предложение перевода на менеджера 17-шаговая форма расчёта стоимости: - Контакты (ФИО, e-mail, телефон, компания, ИНН) - Параметры печати и допопции (вид, материал, - размеры, тираж, лак, фольга и других) - Загрузка макета FSM (Finite State Machine): - Строгое прохождение шагов - Валидация каждого поля - Сохранение контекста и возвраты - Отправка заявки на email менеджера - Сохранение письма .eml в /outbox MVP: - RAG-ответы на вопросы - FSM-приём заявок - Перевод на менеджера - Анти-хамство middleware (мягкое предупреждение) - Логирование заявок - Автоматическая отправка писем

Коллега занимается инвестированием и попросила создать бота, который будет присылать ей в режиме реального времени изменения рынка Агент собирает данные с биржи: тикер, цену, изменения волатильности, дневной объем, ссылку на биржу с этой акцией. И отправляет в Телеграм-бота :)

Проект может быть размещен как в телеграм, так и встроен на сайт. В проекте используются технологии и инструменты: 1) Архитектурный паттерн RAG для генерации ИИ ответов исходя из поиска данных в вашей базе . Это могут быть как база ответов на частые вопросы, так и база данных о продаваемых Вами товарах 2) Подключение к любым ИИ (ChatGPT, Gemini, Grok, Claude, DeepSeek, Qwen и т.д. 3) Кеширование ответов, что позволяет уменьшить нагрузку на ИИ и, соответственно, стоимость обслуживания проекта В проекте используются: БД ChromaDB (Weaviate), Python, OpenAI.

ИИ сотрудник для службы поддержки B2B SaaS продукта Контекст проекта B2B SaaS-платформа управления онлайн-репутацией компаний. Агрегирует отзывы с внешних площадок и используется службой поддержки как внутренний рабочий инструмент. Задача Обеспечить корректные ответы на запросы клиентов, где правильный ответ зависит не только от базы знаний, но и от контекста конкретного аккаунта. Решение Реализован внутренний ИИ сотрудник для сотрудников поддержки, который работает поверх существующего стека и используется только внутри компании. Ассистент поддерживает: - справочные ответы на основе базы знаний компании - ответы с учётом параметров конкретного клиента - комбинированные запросы, где требуется знание продукта и клиентский контекст Ответы формируются строго на основе подтверждённых данных с явным указанием источников. Процесс внедрения Внедрение велось поэтапно: - анализ типовых запросов поддержки - подключение базы знаний - добавление контекста клиента - обучение команды Решение внедрено без изменения инфраструктуры и существующих процессов. Результаты: - ускорен онбординг новых сотрудников - ускорена обработка обращений - снижена зависимость качества поддержки от отдельных экспертов - создана основа для масштабируемой поддержки без линейного роста команды

Мы научили ИИ-ассистента запоминать ответы на частые вопросы клиентов. Теперь, когда несколько пользователей задают один и тот же вопрос, ассистент отвечает мгновенно, не обращаясь каждый раз к серверу. Благодаря этому ответы приходят на 20% быстрее - клиенты меньше ждут. Нагрузка на серверы снизилась на треть, что уменьшило риск замедлений в часы пик. Расходы на обслуживание ассистента тоже стали ниже, потому что мы реже обращаемся к платным ИИ-сервисам. При этом все ответы остаются точными и актуальными - система сама понимает, когда можно дать готовый ответ, а когда нужно запросить свежие данные.

Телеграм-бот для базы отдыха "Новые озера" Разработан бот для автоматизации бронирования коттеджей с интерактивным календарём, проверкой доступности дат и умным подбором домиков по вместимости. Реализовано: Система бронирования с календарём и галереями фото Админ-панель для обработки заявок Личный кабинет с просмотром и управлением бронированиями Каталог услуг: 11 коттеджей, 6 видов бань, кафе, развлечения Автоматический расчёт стоимости и уведомления Технологии: Python, aiogram 3.x, FSM, JSON storage

AI-аналитика 1000+ Reels конкурентов с транскрибацией и сохранением в Airtable Задача: Превратить хаотичную папку «Сохраненное» в Инстаграме в структурированную базу данных для анализа контент-стратегий конкурентов. Стандартные инструменты не умеют массово выгружать именно «Сохраненные» (Saved) посты, поэтому потребовалось кастомное решение. 🛠 Архитектура решения: Система развернута в Docker 1. Кастомный парсинг (Apify + Custom Script): Стандартные акторы Apify не имеют доступа к папке «Saved». ✅ Написал собственный скрипт для авторизации и выгрузки ссылок из приватного раздела сохраненных. 2. AI-Обработка контента: Система забирает пачку видео (от 50 до 1000 штук за раз) и прогоняет через пайплайн: Скачивание: Получение медиафайлов по URL. Транскрибация: Извлечение аудиодорожки и перевод голоса в текст (Speech-to-Text). Анализ: Выделение ключевых метрик и тем. 3. Надежность (Error Handling): При работе с парсингом соцсетей ошибки неизбежны. Я внедрил продвинутую логику: Логирование каждого шага. Если на одном из 1000 видео произошел сбой, система не падает целиком. Реализован механизм Smart Retry: можно перезапустить обработку только ошибочных записей 4. Финишная прямая (Airtable): Все данные (текст видео, ссылка, статистика, сам файл) автоматически улетают в Airtable в удобном табличном виде. 📊 Итог: Клиент получает готовую базу идей и сценариев конкурентов за 10 минут, вместо недели ручного отсмотра и перепечатывания текста.

Vector DB (Pinecone), содержащая embeddings базы знаний клиента. Бот выбирает релевантную информацию и отвечает клиенту по существую, используя интеграцию с Gemini. Поддерживаются изображения и голосовые сообщения (расшифровка с помощью AWS Transcribe).