Telegram-бот первой линии поддержки

Проблема

Клиенты задают одни и те же вопросы в мессенджере, а оператор тратит время на повторяющиеся ответы и пропускает негатив.

Реализованное решение

QuickReply сопоставляет вопрос с локальной FAQ-базой, подключает GigaChat как запасной источник и сохраняет историю в SQLite. Отдельный сценарий на n8n показывает связку: голос → Whisper → SMART-задача → согласование → календарь.

Моя роль

Спроектировал сценарий поддержки, базу FAQ, детектор негатива, маршрут эскалации и документацию запуска.

Архитектура

Telegram Bot API → поиск по FAQ (мера Жаккара) → fallback LLM → SQLite (история) → эскалация оператору при низкой уверенности или негативе.

Что работает сейчас

Демонстрационный бот отвечает по тестовой FAQ-базе, пишет историю диалога и отдаёт управление человеку на сложных сообщениях.

Как проверить

Проверка: набор типовых вопросов из FAQ, вопросы вне базы, негативные формулировки и маршрут эскалации.

Ограничения и следующие шаги

Это демонстрационный MVP, а не промышленная служба поддержки. Качество зависит от полноты FAQ и выбранной модели. Голосовой n8n-контур описан как сценарий автоматизации, отдельный публичный репозиторий workflow не опубликован.

Подключение к живой базе знаний клиента, порог уверенности, отчёт по неотвеченным вопросам и интеграция с CRM.

Технологии

Python Telegram Bot API GigaChat SQLite n8n Whisper

Связанные репозитории

• HR-ассистент MotionBot (голос, RAG, изображения)