Как мы создавали AI-ассистента для ресторанов с нуля: сложности, уникальные решения и почему “чистого ChatGPT” здесь недостаточно
Недавно я опубликовал первую статью о том, как ИИ-ассистент может помочь ресторану увеличить продажи, улучшить рекомендации и закрыть проблему с потерянными бронями. Эта статья — логическое продолжение. Вот та самая первая часть, если интересно посмотреть контекст.
В последние два года ресторанный рынок сильно меняется: гости стали чаще бронировать онлайн, реже звонят, ожидают рекомендаций и быстрого ответа, а персоналу требуется всё больше времени, чтобы обработать каждый запрос.
При этом большинство ресторанов по-прежнему используют классический подход: звонки, мессенджеры, формы на сайте. В итоге — п…
Теперь хочу поделиться другим — тем, как мы создавали сам продукт, почему не получилось использовать готовые инструменты и что оказалось самым сложным.
Рынок меняется быстрее, чем появляются решения
Ресторанная индустрия сейчас переживает серьёзную трансформацию:
- персонала становится меньше, а коммуникаций больше;
- гости хотят получать ответы “здесь и сейчас”, даже в нерабочее время;
- конкуренция идёт не только на уровне кухни, но и на уровне сервиса;
- технологический разрыв между ресторанами растёт — те, кто автоматизируется, забирают клиентов у тех, кто нет.
И при том, что AI-технологии стремительно развиваются, на рынке по-прежнему нет полноценных готовых решений, которые реально помогают ресторанам в продажах, рекомендациях и бронированиях.
Большинство инструментов сводится к чат-ботам с заготовленными кнопками или примитивным FAQ-поиском.
Но работа ресторана — это не “FAQ”, это диалог, нюансы меню, предпочтения гостя, аллергены, сезонность, комбинации блюд, эмоции и контекст.
Именно это подтолкнуло нас к созданию собственного ассистента — и к тому, что фактически пришлось разрабатывать всё с нуля.
Почему не подходит “чистый ChatGPT”
Когда слышат про AI-ассистента, первая реакция часто такая:
“Ну там же ChatGPT. Он и так всё умеет, да?”
К сожалению, для реального ресторана ChatGPT “из коробки” не решает задачи:
- он не знает меню ресторана;
- не умеет делать структурированные апсейлы;
- не понимает ограничения кухни (острый/без глютена/по времени готовки);
- не умеет бронировать столы;
- не понимает бизнес-логику ресторанов;
- не удерживает контекст нескольких шагов в диалоге “рекомендация → заказ → бронирование”.
Чтобы ассистент работал в реальной среде, нужен не просто LLM, а полноценный программный продукт: с обработкой данных, логикой диалога, бизнес-правилами, хранением контекста, анализом меню и множеством защит от ошибок.
Сложности разработки: что пришлось решать вручную
Работоспособный AI-ассистент для ресторанов — это десятки задач, которые не закрывают никакие готовые инструменты. Вот ключевые из них.
1. Понимание меню ресторана и генерация рекомендаций
AI должен:
- иметь доступ к базе знаний ресторана;
- анализировать блюда, ингредиенты и состав;
- учитывать ограничения гостей (острое, аллергены, веган/халяль/безлактозное);
- комбинировать блюда так, чтобы они сочетались;
- корректно предлагать апсейлы по логике продаж.
Готовых библиотек под это просто нет — всю логику пришлось разрабатывать самостоятельно.
2. Диалоговый менеджмент (сердце ассистента)
Простой LLM может поддерживать разговор, но не может структурировать его по бизнес-целям.
А ресторанное взаимодействие — это не беседа, а последовательность из 5–20 шагов:
- выяснить пожелания,
- предложить несколько вариантов,
- сделать апсейл,
- уточнить детали заказа/брони,
- зафиксировать время столика.
Чтобы все ветки работали, мы дообучили LLM, превратив ее в полноценного агента.
3. Работа с ошибками и странными запросами
Реальные пользователи пишут:
- “столик на троих послезавтра в районе 7 вечера где-нибудь у окна и чтобы чизкейк был”
- “что можно без лактозы но не остро но что-то типа пасты”
- “могу я прийти если нас будет либо 5 либо 7?”
Ни один стандартный бот с этим не справляется.
Чтобы ассистент отвечал корректно, потребовалось создать систему интерпретации и нормализации запросов.
4. Безопасность и защита от “галлюцинаций” модели
Нельзя, чтобы AI:
- выдумывал блюда;
- подтверждал столик на время, в которое ресторан закрыт;
- обещал то, чего нет в меню.
Для этого введены:
- строгие проверки ответа модели;
- фильтрация вариантов;
- ограничение на действия вне бизнес-логики.
5. Автоматические напоминания и борьба с no-show
Многие рестораны теряют деньги, когда гости не приходят.
Система должна:
- отправлять напоминания заранее;
- корректно понимать ответы “да/нет”;
- освобождать стол при отмене.
Эта логика не входит в возможности LLM — это полноценный сервис, написанный вручную.
Зачем всё это? Потому что ресторанам нужна реальная помощь, а не игрушка
Рестораны сталкиваются с конкретными проблемами:
- потерянные брони;
- отсутствие апсейлов;
- менеджеры заняты и не отвечают быстро;
- гости не хотят ждать;
- высокий no-show из-за отсутствия напоминаний;
- отсутствие персональных рекомендаций.
AI-ассистент решает эти задачи автоматически — и делает это 24/7.
При этом он устанавливается на сайт за 2–3 минуты, и ресторан сразу начинает видеть эффект.
Куда всё идёт дальше
AI-ассистенты для ресторанов — это уже не футурология, а следующая ступень развития сервиса.
Через 1–2 года маркет лидеры будут:
- персонализировать меню под каждого гостя;
- формировать индивидуальные предложения;
- интегрироваться с POS и CRM;
- прогнозировать спрос и подсказывать кухне.
Мы двигаемся именно в эту сторону — шаг за шагом.
Если интересно посмотреть, как это работает на практике
На сайте можно бесплатно протестировать полноценную рабочую версию ассистента — без ограничений, чтобы понять, подходит ли он именно вашему ресторану и решает ли ваши задачи.
https://tvoiassistent.ru