Внедрение GigaChat в бизнес под ключ

GigaChat - это российская языковая модель от Сбера. Сама по себе она умеет вести диалог и писать тексты, но ничего не знает про ваш бизнес. Внедрение - это подключение модели к вашим каналам, обучение на ваших данных и настройка под конкретные задачи: обработку обращений, квалификацию лидов, генерацию контента, ответы по базе знаний. В результате вы получаете не игрушку в чате, а рабочего ассистента, который закрывает рутину, работает круглосуточно и освобождает команду для сложных задач.

Главные плюсы для российской компании - доступность и данные в РФ. GigaChat стабильно работает без зарубежных обходов и оплаты через иностранные карты, обрабатывает запросы на русском на высоком уровне, а данные не уходят за рубеж - это важно для персональных данных и коммерческой тайны. Мы строим решение так, чтобы оно опиралось именно на эти преимущества, а при необходимости можем сравнить сценарии с другими моделями под вашу задачу.

Данные обрабатываются в РФ, GigaChat - российский сервис. При внедрении мы настраиваем минимально необходимые доступы к вашим системам, добавляем фильтры на чувствительные данные и не передаём наружу лишнего. Логи диалогов хранятся на вашей стороне или в согласованном контуре, доступ к ним - под аутентификацией. Решение можно выстроить под ваши требования по работе с персональными данными.

RAG (retrieval augmented generation) - это подход, при котором модель перед ответом сначала ищет релевантные фрагменты в ваших документах и отвечает уже с опорой на них. Без RAG нейросеть отвечает общими знаниями из интернета и может выдумывать. С RAG ассистент отвечает по вашим регламентам, прайсам и инструкциям, а к ответу можно приложить ссылку на источник. Именно это делает ответы точными и проверяемыми, а не правдоподобными на вид.

В те, где живёт ваша работа: чат на сайте, Telegram, WhatsApp, почта, внутренний корпоративный чат, CRM и ваши приложения через API. Ассистент может не только отвечать, но и выполнять действия - создавать заявки, ставить задачи, заполнять карточки. Обычно начинают с одного канала, где эффект нагляднее всего, а затем подключают остальные.

Мы закрываем это архитектурой, а не надеждой. Ответы строятся по вашей базе знаний через RAG, у ассистента есть чёткие правила и границы: чего он не делает и когда передаёт диалог человеку. При низкой уверенности или чувствительном вопросе включается эскалация оператору. Все ответы логируются, мы оцениваем качество на реальных диалогах и дообучаем сценарии, чтобы доля ошибок снижалась со временем.

Своя ML-команда не нужна - внедрение мы берём под ключ. От вас нужны доступ к материалам для базы знаний, описание процессов и пара созвонов на согласование сценариев и тона. Дальше мы собираем решение, показываем на тестовом потоке и запускаем. Участие вашей стороны - в основном на старте и при проверке качества, а рутину настройки и поддержки берём на себя.

От первого созвона до боевого ассистента обычно 2-4 недели. Первая неделя - разбор задачи и выбор сценария, дальше сборка базы знаний, промптов и правил, затем интеграция в каналы и тестовый запуск на части потока. После замера качества открываем ассистента на весь поток. Сроки зависят от числа каналов и объёма материалов для базы знаний, но первый рабочий сценарий стараемся запустить как можно раньше.

Да, так и рекомендуем. Разумнее начать с одного направления с понятной окупаемостью - например, обработки типовых обращений в поддержке, - убедиться в результате на цифрах, а затем подключать новые каналы и задачи: продажи, генерацию контента, внутренний помощник. База знаний и наработанные промпты переиспользуются, поэтому каждый следующий сценарий внедряется быстрее предыдущего.

Стоимость зависит от числа каналов и глубины решения: от 40 тыс за базовый сценарий (один канал, обработка обращений) до 160 тыс за комплекс с RAG, генерацией, интеграциями и аналитикой диалогов. Окупаемость обычно 1-3 месяца за счёт экономии часов на переписке и подготовке текстов, а также удержанных обращений, которые раньше терялись ночью и в пик. Точную смету и срок окупаемости считаем на разборе по вашим цифрам. Поддержка после запуска оплачивается отдельно и включает мониторинг качества, дообучение и расширение сценариев.