Чат-бот с нейронной сетью ИИ-решение для производителя антифриза

Заказчик сразу упомянул, что хочет использовать ИИ-решение, так как о нейросетях говорят все и нужно быть в тренде. А наша команда NooSoft всегда рада взяться за такие проекты.

Разработка механизма общения

Начальным и ключевым этапом была разработка логики чат-бота. Мы разработали механизм взаимодействия с пользователями, который обеспечивал успешное решение их запросов.

Разработка и согласование ТЗ

В процессе согласования технического задания клиент вносил значимые корректировки в схему работы бота, что требовало постоянной доработки технического задания.

Программирование структуры бота

Логика бота грамотно построена, и теперь остается совсем немного — реализовать эту схему в коде и получить реальный продукт.

Первичное тестирование

Не всё пошло гладко… Основной трудностью стала неспособность нейросети GigaChat игнорировать вопросы, не связанные с автомобилями и автохимией. Несмотря на проведенные настройки и большое количество вариантов промтов, нейросеть продолжала генерировать ответы, даже если они не имели отношения к тематике.
С обновлением GigaChat до версии Pro, качество ответов искусственного интеллекта улучшилось практически без необходимости изменений в логике бота.

Создание панели администрирования

Был внедрен функционал просмотра списка пользователей. Администратор может легко выбирать и открывать диалоговые окна с конкретными пользователями, быстро отвечая на вопросы, на которые бот не может ответить. Кроме того, была добавлена функция редактирования и управления промокодами.

Подключение по API к GigaChat

Для общения с искусственным интеллектом через GigaChat API мы воспользовались библиотекой ai-forever/gigachat. Она помогла добавить мощные функции искусственного интеллекта в чат-бот, расширяя его функциональность.

Тестирование, отладка и запуск бота

Разработанный бот помогает нашему клиенту привлечь больше потенциальных покупателей, поскольку ориентирован на продвижение антифриза и содержит ссылки как на сайты для подбора соответствующего продукта, так и на онлайн-магазины для его приобретения.

Как обычно, начинаем с подготовки

Первый и главный этап - разработка логики. Мы создали механизм общения с пользователями, и он гарантировал решение их запросов.

Пройдемся по стандартному принципу работы.

При запуске бота открывается меню, предоставляющее пользователю несколько опций:

• узнать больше об антифризе;

• перейти на официальный сайт;

• задать вопрос.

Если пользователь хочет узнать о продукции, бот предлагает подобрать антифриз на официальном сайте и приобрести на маркетплейсах. В конце общения выдает промокод на скидку.

Как работает механизм общения: 

1. Вопросы, не связанные с автомобилями, остаются без ответа.

2. Вопросы про автомобили передаются нейронной сети, которая отвечает на запросы. Если пользователь недоволен ответом, то к чату подключается специалист.

Логика выстроена и дело осталось за малым - перенести схему в код и получить реальный продукт.

Разработка Телеграмм ботов для бизнеса

Мы начали разработку с появления минимального ТЗ. Изначально в нем был описан самый простой сценарий использования.

Первая версия чата давала ответы на все вопросы, без возможности отправки к специалисту. Уже после её тестирования был доработан более сложный алгоритм с двумя сценариями:

1. В первом искусственный интеллект отвечает на вопросы пользователя.

2. В случае неудовлетворенности ответа, пользователь начинает общение со специалистом прямо в чате бота.

Чтобы бот работал как было задумано, мы разработали специальный промпт (набор команд для нейронной сети). Его задача заключается в определении, связан ли вопрос пользователя с одной из двух тем:

1. Автомобиль и обслуживание.

2. Автохимия.

Смысл промтов для GigaChat прост и строится на условии “Если …, то…”. Получается, что ответ формируется, если вопрос касается указанных тем, в ином случае предлагается отправить другой запрос.

Пример взаимодействия

Допустим, применяется следующий вариант промпта: "Классифицируй вопрос по теме. Если вопрос не связан с темами 'Автомобиль и обслуживание' или 'Автохимия', не отвечай. Если вопрос связан с темой 'Автохимия', рекомендуй продукцию “Заказчик”."

Вопрос от пользователя: "Как выбрать подходящий антифриз для моего автомобиля?"

В данном случае, вопрос соответствует теме "Автохимия", и чат-бот должен предоставить соответствующий ответ и рекомендовать продукт клиента.

Такой подход к обучению ИИ позволяет сфокусироваться на конкретных областях. Однако, при тщательном тестировании промптов, они потребовали доработок для обеспечения корректной работы в реальных условиях.

Одновременно шла разработка административной панели для управления.

Был внедрен функционал просмотра списка пользователей в боте. Администратор может легко выбирать и открывать диалоговое окно с конкретным человеком, быстро реагируя на вопросы, на которые не смог ответить бот.

Отдельно была добавлена возможность редактирования и управления промокодами. Администратор может изменять текст промокода, а также включать или отключать его, обеспечивая постоянный контроль за акциями. 

И конечно же, не забыли про раздел статистики: количество активных пользователей, взаимодействий и популярные запросы. Эта информация помогает в принятии решений и разработке новых стратегий продвижения продукции.

Технологический стек для реализации 

Для реализации чат-бота команда NooSoft выбрала технологический стек, который обеспечивает эффективное и простое внедрение.

1. Telegram Bot API и FastAPI.

Для написания бота мы использовали Telegram Bot API. Он предоставляет удобный интерфейс для взаимодействия с Telegram и обеспечивает быструю разработку благодаря асинхронному фреймворку FastAPI.

2. Бэкенд административной панели: Django, Django REST Framework, Django-channels, PostgreSQL.

Бэкенд был построен с использованием Django, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на языке Python. Django REST Framework обеспечил создание RESTful API для управления данными, а Django-channels добавил поддержку асинхронных веб-сокетов. PostgreSQL использовалась в качестве базы данных для надежного хранения информации.

3. Интерфейс админки: Nuxt и Vue.js.

Для разработки интерфейса административной панели были использованы Nuxt и Vue.js. Nuxt обеспечил удобную конфигурацию и быстрый старт проекта, а Vue.js позволил создать динамичный и отзывчивый пользовательский интерфейс.

4. Взаимодействие с ИИ: GigaChat API и библиотека ai-forever/gigachat

Для взаимодействия с искусственным интеллектом через GigaChat API мы использовали библиотеку ai-forever/gigachat. Она помогла внедрить мощные функции искусственного интеллекта в чат-бот, расширяя его возможности.

Такой технологический стек гарантировал не только высокую функциональность и производительность, но и удобство в разработке и последующей поддержке проекта.

Почему GigaChat ИИ? 

При рассмотрении множества альтернатив Large Language Models (LLM) для проекта, команда Noosoft приняла решение в пользу GigaChat. Потому что у него есть ряд плюсов:

1. Готовая библиотека для API снижает сложность кодирования, поэтому можно быстро интегрировать функции искусственного интеллекта в наш чат-бот.

2. GigaChat выделяется простотой настройки и  интуитивно понятной документацией, что позволяет быстро его освоить и использовать в проекте. 

3. Отсутствие необходимости в VPN обеспечило быстрое внедрение, так как не потребовалось дополнительных шагов для безопасного соединения с API. Из-за этой особенности GigaChat мы сосредоточились на разработке функциональной части чат-бота.