Клиент: крупный производитель промышленного оборудования (дерево- и металлообработка). Отдел продаж — 130+ менеджеров, высокий объём входящих и исходящих звонков, ручной контроль качества разговоров. Задачи: — Ускорить доступ менеджеров к внутренней базе знаний (прайсы, характеристики, регламенты, скрипты) — Автоматизировать контроль качества звонков без прослушивания вручную — Выявлять причины отказов и слабые места в скриптах Решение: 1. RAG-ассистент на базе знаний компании Менеджер задаёт вопрос в чат — система находит ответ в документах за секунды. Не нужно листать документацию, звонить в бэк-офис, ждать. Стек: LangChain, Qdrant (векторная БД), Python. 2. Автоматическая аналитика звонков Расшифровка через WhisperX → структурированный анализ через LLM: скоринг разговора, выявление возражений, причины отказов, соответствие скрипту. Руководитель видит сводку по каждому звонку без прослушивания. Стек: Python · LangChain · Qdrant · WhisperX · LLM · FastAPI · Docker