Облачный конструктор ИИ-чатботов VS своя разработка. Что выбрать?
С развитием больших языковых моделей (LLM) на рынке появилось множество новых сервисов, таких как WonderChat и Kommunicate , предлагающих создание ИИ-чатботов буквально за несколько кликов. Обещания выглядят привлекательно: «Загрузите свои данные — и вот вам умный ассистент».
Такие платформы отличаются от традиционных конструкторов вроде Robochat или Aimylogic, где требуется проектировать диалоговые сценарии вручную.
Вместо этого новые сервисы работают по следующему принципу:
Такие платформы отличаются от традиционных конструкторов вроде Robochat или Aimylogic, где требуется проектировать диалоговые сценарии вручную.
Вместо этого новые сервисы работают по следующему принципу:
Вы загружаете данные в формате PDF, Excel или указываете ссылки на сайт.
Система извлекает информацию, обрабатывает её и «обучает» бота.
Чат-бот готов к взаимодействию с клиентами.
На первый взгляд, всё просто и удобно. Однако при более детальном рассмотрении становится понятно, что такой подход имеет ряд ограничений, которые делают его малопригодным для реального бизнеса.
Как работает технология под капотом?
Когда в описании говорится о «обучении нейросети», важно понимать, что речь идет не о классическом дообучении модели (fine-tuning), а о технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation). Это мощный инструмент, позволяющий использовать внешние источники знаний при генерации ответов.
Принцип работы RAG можно объяснить на примере интернет-магазина электроинструментов. Когда пользователь задаёт вопрос, например, о выборе болгарки, система сначала ищет в ваших данных наиболее релевантные фрагменты — описание товаров, статьи, характеристики и т. д. Затем эти фрагменты передаются большой языковой модели вместе с запросом, и она формирует ответ на основе этой информации.
Это действительно эффективная техника. Но чтобы она работала хорошо, необходимо соблюдение определённых условий.
Принцип работы RAG можно объяснить на примере интернет-магазина электроинструментов. Когда пользователь задаёт вопрос, например, о выборе болгарки, система сначала ищет в ваших данных наиболее релевантные фрагменты — описание товаров, статьи, характеристики и т. д. Затем эти фрагменты передаются большой языковой модели вместе с запросом, и она формирует ответ на основе этой информации.
Это действительно эффективная техника. Но чтобы она работала хорошо, необходимо соблюдение определённых условий.
Основные проблемы конструкторов ИИ-чатботов
- Подготовка и структура данныхКак именно данные разбиваются на смысловые блоки? Как система определяет, какие части текста объединять, а какие — разделять? От качества этой операции зависит точность поиска и, соответственно, качество ответов. При использовании SaaS-сервисов вы не можете влиять на этот процесс.
- Поиск релевантной информацииКак только пользователь задаёт вопрос, система ищет похожие фрагменты в ваших данных. Однако алгоритмы поиска, используемые сервисами, обычно закрыты, и нет возможности их настроить. Это особенно критично для специфических предметных областей, где требуется точная семантическая интерпретация.
- Противоречивые данныеЕсли в ваших документах есть противоречия — например, в одном месте указано, что товар можно стирать, а в другом — что он боится воды — чат-бот не способен разрешить этот конфликт самостоятельно. Это может привести к ошибочным или вводящим в заблуждение ответам.
Что делать, если нужен работающий ИИ-чатбот?
Чтобы создать надёжного и полезного ИИ-ассистента, недостаточно просто загрузить данные в конструктор. Требуется комплексный подход:
- Подготовка данных: структурирование, очистка, устранение противоречий, добавление контекста.
- Оптимизация поиска: выбор и настройка алгоритмов векторного поиска, использование гибридных методов (например, комбинация полнотекстового и векторного поиска).
- Постоянная доработка: проведение A/B-тестов, сбор обратной связи от пользователей, регулярное обновление базы знаний и улучшение качества ответов.
Выводы
Сегодняшние конструкторы ИИ-чатботов выглядят скорее как маркетинговый хайп, чем как рабочий инструмент для серьёзного бизнеса. Да, они могут имитировать интеллект, но в реальных условиях часто дают сбои, которые могут повредить репутации компании.
Между тем, традиционные платформы, такие как Robochat и Aimylogic, уже начинают аккуратно внедрять ИИ-функции, сохраняя контроль над качеством диалога. Они понимают, что переход к ИИ должен быть постепенным и контролируемым.
Если же вы хотите внедрить действительно эффективного и надёжного ИИ-ассистента, сегодня единственным работающим решением остаётся заказная разработка с учётом специфики вашего бизнеса и потребностей аудитории.
Между тем, традиционные платформы, такие как Robochat и Aimylogic, уже начинают аккуратно внедрять ИИ-функции, сохраняя контроль над качеством диалога. Они понимают, что переход к ИИ должен быть постепенным и контролируемым.
Если же вы хотите внедрить действительно эффективного и надёжного ИИ-ассистента, сегодня единственным работающим решением остаётся заказная разработка с учётом специфики вашего бизнеса и потребностей аудитории.
Рассматриваете возможность внедрения ИИ-чатбота в свою экосистему?
Мы можем помочь вам выбрать правильный путь, подготовить данные, реализовать систему и обеспечить её стабильное функционирование.
Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваш проект.
Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваш проект.
Статьи и кейсы
CDP
Разбираемся, какие задачи решают системы веб-аналитики, а какие задачи решают платформы пользовательских данных (CDP - customer data platform), в чем их сходство, а в чем - принципиальное различие.
Кейс
Как мы решали задачу извлечения структурированной информации с помощью LLM для сервиса метчинга резюме и вакансий.
Голосовые боты
Кейс с простой автоматизацией на базе SaluteSpeech для сокращения расходов на логистику