В состав платформы Эра входит приложение ИИ, которое подключает большие языковые модели (LLM) к процессам компании. Поддерживаются провайдеры с API в формате OpenAI и Ollama: можно использовать облачные сервисы или развернуть модели во внутреннем контуре, на собственном сервере с графическим ускорителем, — тогда данные не покидают инфраструктуру заказчика.
Для каждой задачи создаётся отдельный бот со своими настройками. Количество ботов не ограничено: один консультирует клиентов, другой проверяет орфографию в ответах операторов, третий кратко пересказывает разговоры для руководителя.
Приложение ИИ — общая основа для всех остальных инструментов на этой странице: чат-ботов, голосового робота, оценки качества и обработки текстов.
Ботам подключаются файловые базы знаний: регламенты, инструкции, прайс-листы, описания продуктов и услуг. Платформа использует подход RAG — ответ модели строится на найденных фрагментах из базы знаний компании, а не только на общих знаниях модели.
Так ответы получаются точнее и без «расплывчатых» формулировок, а бот не выходит за пределы темы: пользователю доступен только тот контекст, который задан базой знаний.
Качество ответов бота в первую очередь зависит от базы знаний: чем точнее и полнее документы, тем полезнее бот для клиентов.
ИИ-бот ведёт переписку с клиентами в мессенджерах, виджете на сайте и других текстовых каналах контакт-центра. Он консультирует по заданной теме и по базе знаний, а ход диалога задаёт сценарий чата, который настраивается в платформе.
Бот работает круглосуточно и отвечает мгновенно, а операторы подключаются только там, где действительно нужен человек.
Промпт и база знаний настраиваются под конкретную задачу и тестируются до запуска, чтобы бот отвечал уверенно и по делу.
Голосовой робот разговаривает с абонентом естественной речью. Цепочка обработки состоит из четырёх моделей: детектор голосовой активности (VAD) понимает, когда человек говорит, распознавание речи (ASR) переводит её в текст, языковая модель (LLM) формирует ответ, синтез речи (TTS) озвучивает его.
Робот работает в той же очереди, что и операторы, берёт на себя типовые обращения и передаёт разговор человеку, когда это нужно.
Архитектура голосовых ИИ-агентов, реальные кейсы и экономика локального развёртывания разобраны в обзоре конференции — ссылка ниже на этой странице.
В редакторе голосовых сценариев IVR есть готовые компоненты распознавания и синтеза речи Yandex SpeechKit, Сбер Салют и Azure Speech. Из них собираются голосовые меню, опросы и автоматические сервисы, которые понимают ответы абонента.
Абонент может перебивать меню голосом или кнопками, не дожидаясь конца сообщения, а сценарий понимает ответ и ведёт диалог дальше.
Сценарии собираются в визуальном редакторе из готовых компонентов, без программирования.
Записанные разговоры автоматически отправляются на распознавание по правилам, а готовая стенограмма сохраняется рядом с записью. Её видят сотрудники с доступом к разговору, по стенограммам работает поиск по ключевым словам.
Для распознавания во внутреннем контуре подходит NanoASR — сервис с открытым исходным кодом, который работает без графического ускорителя, на обычном сервере.
Стенограммы — основа для ИИ-оценки качества, краткого изложения разговоров и речевой аналитики.
В модуле управления качеством (QM) у формы оценки разговора есть правила автоматического заполнения. Правило может искать ключевые слова, выполнять запрос к модели ИИ или блок кода.
Аудитор нажимает «Выполнить» — и ИИ по стенограмме заполняет параметры анкеты и фиксирует нарушения, а аудитору остаётся проверить результат и при необходимости поправить.
ИИ не заменяет аудитора, а снимает с него рутину: проверить можно больше разговоров за то же время.
Языковые модели в платформе решают и прикладные задачи с текстом. Каждая задача оформляется отдельным ботом и вызывается из сценариев и служебных процессов платформы — ИИ встраивается в работу контакт-центра, а не существует отдельно от неё.
Новые задачи добавляются созданием нового бота с подходящим промптом — без доработки платформы.
