Artenon Artenonov

Відгук на проєкт

AI-асистент для аналізу Telegram-комунікацій

Ми — команда розробників з практичним досвідом у побудові AI-агент систем на базі LLM. Уважно ознайомились із технічним завданням і впевнені, що можемо реалізувати саме те, що ви описали.

Що ми вже робили

Telegram-боти + LLM

Боти з підключенням до OpenAI/Claude: класифікація повідомлень, автовідповіді, ескалація до менеджера

Аналіз комунікацій

Системи моніторингу чатів: виявлення відкритих питань, контроль дедлайнів, сповіщення керівника

RAG-архітектура

Векторні бази (Pinecone, Weaviate), пошук по базі знань, інтеграція з PostgreSQL

Як ми бачимо вашу систему

Ваше завдання розбивається на три шари:

Шар 1 — збір і розбір комунікацій

Telegram API слухає групи, повідомлення потрапляють у PostgreSQL, LLM класифікує: суть запиту, терміновість, ризики.

Шар 2 — автовідповіді першої лінії

RAG по базі знань (ціни, наявність, статуси). Складні кейси — LangGraph-агент з передачею менеджеру та контролем реакції.

Шар 3 — dashboard керівника

Зведений огляд: відкриті питання, невиконані обіцянки менеджерів, SLA по відповідях, сигнали ризику.

Стек

Claude / OpenAI · LangGraph · RAG + векторна БД · Telegram Bot API · PostgreSQL · Python backend

Орієнтовні строки та вартість

6–8

тижнів

MVP

за 3–4 тижні

фіксована

або Time & Material

Детальну оцінку готові надати після короткого дзвінка — хочемо спочатку зрозуміти масштаб: кількість груп, обсяг повідомлень на добу, наявність поточної CRM або бази знань.

Готові відповісти на будь-які технічні питання. Коли зручно поговорити?