Техническое описание
Как я внедряю AI в рабочие продукты
Я встраиваю LLM в продукты с реальными пользователями: чат-боты, поиск по внутренним документам, семантический поиск по каталогу и автоматизацию рутины. Цель измерима - меньше обращений в поддержку, быстрее разбор документов, ответы на естественном языке по вашим данным.
Работаю с OpenAI и Claude API, оркестрацией пайплайнов, векторным хранилищем и сервисами на FastAPI или Node. Вокруг промптов - ограничения и проверки; ключи храню в окружении; промпты версионирую; предусматриваю запасной сценарий, если модель недоступна или отвечает неуверенно.
Через RAG индексирую вашу базу знаний, чтобы ответы опирались на внутренний контент. Ассистенты в мессенджерах используют тот же бэкенд, что и виджет на сайте. Сначала делаю прототип на небольшом наборе данных, затем подключаю решение к Laravel, React или WordPress.
Частые задачи во внедрении AI
- Как настроить локальную LLM для CRM
- Как подключить чат-бота к сайту
- Как сделать RAG по внутренним документам
- Как встроить ассистента в Telegram или WhatsApp
- Как ограничить ответы модели политикой и безопасными промптами
- Как собрать семантический поиск по каталогу товаров
- Как автоматизировать разбор писем и входящих заявок
- Как версионировать промпты и откатывать неудачные изменения
- Как добавить запасной сценарий, когда API модели недоступен
- Как измерить эффект AI: доля закрытых обращений и качество ответов