Контекст задачи
Нужен агент, который читает базу знаний, понимает контекст диалога и отвечает с ссылками на источник. На входе процесса: документы базы знаний, история чата, метаданные клиента и сценарии эскалации на оператора.
Python · LangChain
AI-агент на LangChain для поддержки
Нужен агент, который читает базу знаний, понимает контекст диалога и отвечает с ссылками на источник.
Вход
Документы базы знаний, история чата, метаданные клиента и сценарии эскалации на оператора.
Логика
Чанкинг и эмбеддинги, поиск по pgvector/Qdrant, цепочка LangChain с инструментами и контролем галлюцинаций.
Интеграции
Python, LangChain, OpenAI/Anthropic, pgvector, Qdrant, FastAPI, Telegram/виджет на сайте.
Результат
Агент отвечает по фактам из базы, передаёт сложные случаи оператору и логирует диалоги для оценки качества.
Что получает бизнес
Решение: чанкинг и эмбеддинги, поиск по pgvector/Qdrant, цепочка LangChain с инструментами и контролем галлюцинаций. Связано с системами: Python, LangChain, OpenAI/Anthropic, pgvector, Qdrant, FastAPI, Telegram/виджет на сайте. Результат для бизнеса: агент отвечает по фактам из базы, передаёт сложные случаи оператору и логирует диалоги для оценки качества.
Кому подходит сценарий
Сценарий подходит проектам с кастомной логикой, аналитикой и нестандартными интеграциями, где SaaS не подходит, а также командам с большим объёмом текста, заявок или документов, где приходится обрабатывать однотипные запросы. Конкретная реализация подбирается под стек и объёмы.
Похожая задача?
AI-агент на LangChain для поддержки
Опишем, как адаптировать этот сценарий под ваши данные и системы. Без обязательств.