Клиент: Медико-психологический центр «Люмос». Задача — автоматизировать первичную обработку обращений: понять запрос клиента, собрать необходимые данные, подобрать подходящих специалистов и передать нестандартный случай администратору. Разработал архитектуру AI-ассистента в Telegram с RAG-базой знаний и автоматической маршрутизацией диалога. Как работает: обращение → анализ запроса → поиск информации в базе знаний → уточнение данных → рекомендация 2 специалистов → заявка / передача администратору. Технологии: n8n, OpenAI API, Supabase Vector DB, RAG, Telegram, Email, Structured Output. Результат: 98% успешных завершений по тест-кейсам; архитектура рассчитана на 500–600 обращений в месяц; ориентировочная стоимость AI-инфраструктуры — 5–7 ₽ за диалог. Моя роль: анализ процесса, архитектура, база знаний, workflow, routing logic, интеграции и тестирование.