FAQ-ассистент с RAG (FAISS) и OpenAI FAQ-ассистент для сайта: данные FAQ → RAG через FAISS → backend на FastAPI → виджет чата на фронтенде Задача- за счёт автоматизации ответов на вопросы клиентов через ИИ-Ассистента уменьшить среднее время ответа отдела технической поддержки Решение Скрипт: посчитает эмбеддинги для текстов вопрос + ответ через OpenAI (text-embedding-3-small); создаст FAISS-индекс faiss_index.bin; сохранит метаданные вопросов/ответов в faqs_metadata.npy. Frontend-виджет чата Файл frontend/index.html содержит: плавающую кнопку-виджет (chat-launcher) в правом нижнем углу; всплывающее окно чата с историей сообщений, индикатором печати и отправкой запросов Результат Как это работает (коротко) Данные FAQ (data/faqs.json) → скрипт backend/build_index.py создаёт эмбеддинги и FAISS-индекс. Запрос пользователя → backend (/chat) получает текст, считает эмбеддинг, ищет ближайшие FAQ в FAISS. RAG: найденные FAQ передаются в system + user промпт для gpt-4.1-mini через OpenAI. Модель генерирует короткий ответ на русском, используя контекст FAQ, и возвращает его во фронтенд-виджет. За счёт автоматизации ответов на вопросы клиентов через ИИ-Ассистента, среднее время ответ отдела технической поддержки уменьшилось на 25%.