Кейсы

Бот реализован на Node.js с подключением к LLM через прокси-слой и к каталогу Битрикса через REST API. Архитектура построена вокруг трёх ключевых элементов: векторного индекса каталога (для семантического поиска по запросам клиентов), истории диалога (контекст сохраняется между сессиями) и набора tools для работы с заказами и наличием.
Когда клиент пишет «нужно платье для свадьбы, бюджет 15 тысяч», бот выполняет семантический поиск по каталогу, фильтрует по бюджету, проверяет наличие размеров и предлагает варианты с фотографиями и описанием. При желании клиента бот собирает контактные данные и формирует заказ в Битриксе через API.

Создать решение для интернет-магазинов, которое снимает с менеджеров нагрузку по типовым консультациям в мессенджерах и работает в режиме 24/7. Стандартные чат-боты с заготовленными ответами не справляются с разнообразием вопросов клиентов и часто раздражают. Требовалась система, способная вести естественный диалог, реально знать каталог и доводить клиента до заказа.

Ключевое решение — использование function calling: бот не просто отвечает текстом, а принимает решения, какие инструменты вызвать. Это даёт гибкость живого диалога с надёжностью структурированных данных. Все операции с каталогом (поиск, проверка наличия, оформление) выполняются как вызовы функций с проверкой и валидацией.
Для семантического поиска по каталогу используется векторный индекс на базе embeddings — товары находятся по смыслу запроса, а не по точному совпадению слов. Запрос «что-то тёплое на зиму» находит куртки и пальто, даже если этих слов нет в названии.
История диалога хранится с привязкой к пользователю Telegram, что позволяет вести длинные консультации и помнить предпочтения клиента между сессиями. Сложные случаи бот эскалирует менеджеру через интеграцию с CRM, передавая полный контекст разговора.