Кейсы / Telegram-бот
Telegram-бот первой линии поддержки
Бот первой линии ищет ответ в FAQ, ловит негатив и передаёт сложные обращения человеку. Есть рабочий репозиторий и учебный n8n-сценарий с голосом и контролем задач.
Статус: демо / MVP
Проблема
Клиенты задают одни и те же вопросы в мессенджере, а оператор тратит время на повторяющиеся ответы и пропускает негатив.
Реализованное решение
QuickReply сопоставляет вопрос с локальной FAQ-базой, подключает GigaChat как запасной источник и сохраняет историю в SQLite. Отдельный сценарий на n8n показывает связку: голос → Whisper → SMART-задача → согласование → календарь.
Моя роль
Спроектировал сценарий поддержки, базу FAQ, детектор негатива, маршрут эскалации и документацию запуска.
Архитектура
Telegram Bot API → поиск по FAQ (мера Жаккара) → fallback LLM → SQLite (история) → эскалация оператору при низкой уверенности или негативе.
Что работает сейчас
Демонстрационный бот отвечает по тестовой FAQ-базе, пишет историю диалога и отдаёт управление человеку на сложных сообщениях.
Как проверить
Проверка: набор типовых вопросов из FAQ, вопросы вне базы, негативные формулировки и маршрут эскалации.
Ограничения и следующие шаги
Это демонстрационный MVP, а не промышленная служба поддержки. Качество зависит от полноты FAQ и выбранной модели. Голосовой n8n-контур описан как сценарий автоматизации, отдельный публичный репозиторий workflow не опубликован.
Подключение к живой базе знаний клиента, порог уверенности, отчёт по неотвеченным вопросам и интеграция с CRM.
Технологии
Python Telegram Bot API GigaChat SQLite n8n Whisper
Связанные репозитории
Другие кейсы
