AI CRM

Голосовой агент и ассистент для сети автосалонов в США. Клиенты звонят и спрашивают статус ремонта, сроки поставки запчастей, наличие машин и совместимость деталей — и записываются на сервис. Самое сложное здесь не разговор, а поиск: достать точный ответ из живой базы дилера — склада, каталога запчастей, расписания сервиса — по формулировке, которую человек произнёс вслух, и уложиться в бюджет задержки живого звонка.

  • Звонок → точный ответ из живой базы дилера, голосом.
  • Две поверхности на одном движке поиска: чат и телефон.
  • Ответ приходит в темпе живого разговора.
Проблема

Голосом достать точный ответ из живой базы.

Клиенты звонят и спрашивают: где моя машина в ремонте, когда придёт запчасть, есть ли такая деталь и подойдёт ли она, можно ли записаться на сервис. Ответ живёт в DMS дилера — на складе, в каталоге запчастей, в расписании сервиса — и меняется каждый час.

Формулировки живые и неоднозначные: люди путают модели, называют деталь по-своему, диктуют адрес с ошибками. Поиск по точному совпадению строки возвращает мусор, а на голосе сверху ещё и жёсткий бюджет задержки.

  • Ответ нужно достать из живой базы дилера, а не из статичного FAQ.
  • Запросы неоднозначны: модель, деталь, адрес — всё сказано вслух и приблизительно.
  • Голос не прощает задержки — ответ должен прийти почти сразу.
Решение

Две поверхности над одним движком поиска.

Один RAG-движок над DMS дилера обслуживает две поверхности: асинхронные запросы по заказам и запчастям — и живой голос через телефонию. Сверху работает агент: ведёт диалог, вызывает инструменты и пишет результат обратно в CRM.

Карточка оператора на демо-данных: статистика дня и прогноз шанса продажи прямо в звонке.
Живая транскрипция звонка в интерфейсе оператора, демо-данные.
  1. 01

    Понять запрос

    Кастомный роутер интентов и состояние диалога разбирают, что человек хочет: статус, наличие, совместимость или запись.

  2. 02

    Достать точный факт

    Гибридный поиск, реранкинг и HyDE по складу, запчастям и слотам сервиса. Детерминированный пре-фильтр нормализует SKU, сопоставляет клиента и разбирает адрес.

  3. 03

    Ответить голосом в бюджете

    Стриминговый STT, маршрутизация моделей с фолбэком на дешёвую и кэш промпта на статичном префиксе — чтобы уложиться в задержку живого звонка.

  4. 04

    Подсказать продавцу

    Реалтайм-коуч подкидывает менеджеру подсказки прямо во время разговора.

  5. 05

    Записать и приоритизировать

    Агент пишет результат обратно в CRM, а модель ранжирования подсказывает, кому звонить в первую очередь.

Техническая часть

Retrieval, который держит живой звонок.

Бэкенд на Python/Django. Диалог — OpenAI, стриминговый STT — Deepgram, телефония — Twilio, синтез речи под жёстким бюджетом задержки. Маршрутизация моделей с фолбэком: когда топ-модель избыточна, отвечает дешёвая.

RAG по DMS дилера: гибридный поиск с реранкингом и HyDE, агентный цикл с определениями инструментов и структурированным выводом, детерминированный пре-фильтр — нормализация SKU, сопоставление клиента, разбор адреса. Обе поверхности закрыты эвал-сетами, на статичном префиксе — кэш промпта. Под финал собрали свою панель разметки и оценки лидов: LLM-совет из нескольких прогонов, детерминированная формула с причинами и массовый пересчёт по всей базе.

01

Гибридный поиск + реранкинг + HyDE по складу, запчастям и сервису.

02

Детерминированный пре-фильтр: нормализация SKU, сопоставление клиента, разбор адреса.

03

Стриминговый STT (Deepgram) и телефония (Twilio) под бюджетом задержки.

04

Маршрутизация моделей с фолбэком и кэш промпта на статичном префиксе.

05

Агентный цикл: определения инструментов, структурированный вывод, запись в CRM.

06

Эвал-сеты на обеих поверхностях — качество измеряется, а не обещается.

Стек
Python / Django бэкенд и агентный цикл
OpenAI диалог
Deepgram стриминговый STT
Twilio телефония
Гибридный поиск + HyDE точный факт из живой базы
Эвал-сеты качество обеих поверхностей
Своя панель разметки и оценки: LLM-совет — несколько независимых прогонов сводятся в общий скор.
Детерминированный скоринг: взвешенная формула, причина по каждому фактору, пересчёт кнопкой.
Массовый пересчёт: 1140 лидов по статусам и типам — за 11 секунд.
Итог

Что изменилось

01

Звонок закрывается без оператора

Около сотни звонков в день в проде: статус ремонта, наличие, совместимость, запись на сервис — агент отвечает голосом сам.

02

Ответ — из живой базы, а не из FAQ

Гибридный поиск и пре-фильтр достают точный факт из DMS по живой формулировке, а не по точному совпадению строки.

03

Качество под контролем

Эвал-сеты на обеих поверхностях ловят регрессии до релиза — модель и промпт можно менять без страха.

Нужен агент, который достаёт точный ответ из вашей живой базы?

Помогаем командам поставить retrieval и голос в прод: гибридный поиск, ранжирование, агентный сценарий и эвалы, которые держат качество.

Техническое задание (необязательно)