- О клиенте: Крупная производственная B2B-компания (штат отдела продаж - более 130 менеджеров). - Бизнес-проблема: Менеджеры теряли сделки из-за долгого поиска информации по сложной номенклатуре. Ручной контроль звонков охватывал лишь малую часть разговоров, из-за чего руководители не видели реальных причин отказов клиентов. - Техническое решение: 1. Разработка RAG-системы: Построил архитектуру на базе LangChain и векторной СУБД Qdrant. Бот мгновенно находит нужные прайсы и ГОСТы, выдавая менеджеру точный ответ прямо во время звонка. 2. Пайплайн речевой аналитики: Настроил микросервис на FastAPI для потоковой расшифровки аудио через WhisperX. Написал промпты и внедрил LLM для автоматического скоринга: система сама оценивает следование скрипту, распознает отработку возражений и формирует саммари диалога. - Результат: 100% звонков теперь анализируются автоматически без участия человека (РОПы получают готовые отчеты). Время ответа клиенту сократилось в несколько раз благодаря AI-помощнику. - Стек: Python, LangChain, Qdrant, OpenAI API / LLM, WhisperX, FastAPI, Docker.