Задача
Команде нужен был инструмент, который снимает часть ручной коммуникации с менеджеров и помогает отвечать клиентам на основе документов и базы знаний.
Решение
Разработали backend на Python и Flask, личный кабинет, чат-виджет, Telegram-интеграцию и AI-слой с OpenAI, Qdrant и RAG-пайплайном.
Что сделали
- спроектировали PostgreSQL-базу, ORM-модели и миграции;
- реализовали авторизацию, роли, токены подтверждения и безопасное хранение паролей;
- добавили real-time чат на Socket.IO и веб-виджет для сайта;
- настроили загрузку DOCX/PDF, извлечение текста, чанкинг и поиск по базе знаний;
- подключили OpenAI SDK, Qdrant и Telegram Bot API.
Результат
Получился рабочий AI-продукт для обработки обращений: бизнес может быстрее отвечать клиентам, использовать накопленные знания и масштабировать поддержку без пропорционального роста нагрузки на команду.
