ИИ база знаний для компании – готовая связка! Как обеспечить безопасность и реализовать полностью на российских решениях?

Недавно руководитель отдела продаж строительной компании задал мне вопрос: «У нас 47 типов фасадных панелей, 12 видов монтажа, 200+ проектов в портфолио. Новый менеджер выходит на линию через 3 недели. Можно быстрее?»

Пока конкуренты утопают тонут в регламентах, топовые компании дают продавцам / новичкам ИИ-ассистента, который знает всё о продукте. И это не ChatGPT — это своя база, под контролем, на российских серверах.

Можно. Через 2 дня.

Далее мы собрали ИИ-базу знаний, которая отвечает на вопросы клиентов вместо менеджера. Точнее — помогает менеджеру отвечать мгновенно и без ошибок.

Три компании, которые внедрили такую систему за последние полгода:

— Время онбординга нового менеджера: с 3 недель до 4 дней(А ЭТО ПРЯМЫЕ ДЕНЬГИ БИЗНЕСА – ВЫ ЦЕЛЫЙ МЕСЯЦ ПЛАТИТЕ ЗАРПАЛАТУ И ПОЛУЧАЕТ 0 РЕЗУЛЬТАТА!)

— Количество ошибок в КП по техническим характеристикам: −82%

— Среднее время ответа на сложный вопрос клиента: с 2 часов до 3 минут(это повышает конверсию, ведь клиент не уходит за это время к конкурентам)

— Нагрузка на техотдел по консультациям: −60%

Секрет не в «магии ИИ». Секрет в том, что вся экспертиза компании — регламенты, ТЗ, успешные кейсы, ответы на возражения — теперь доступна в один клик.

Три причины, почему мы строим на российском стеке:

Первая — безопасность. Ваши коммерческие тайны, цены, маржинальность, база клиентов — всё это не должно уходить на серверы за океан. Yandex Cloud — российская юрисдикция, ФЗ-152, всё под контролем.

Вторая — предсказуемость. OpenAI может завтра заблокировать аккаунты по геолокации. Уже было. Будет снова. Российский стек — это независимость.

Третья — стоимость. YandexGPT дешевле GPT-4 в 3-5 раз при сопоставимом качестве для бизнес-задач. Да, он дороже, чем ChatGPT 5 и тд. Но вам и небольшого качества модель подойдет + она точно будет снижаться.

P.S. Вы еще всегда можете развернуть свою модель на сервере!)

Telegram → n8n → Yandex Cloud Vector Store(Берет документ) → n8n → YandexGPT → Ответ менеджеру

Разберём каждый элемент.

Vector Store — это база данных, которая хранит не просто текст, а его смысловое представление. Когда менеджер спрашивает «какая панель подойдёт для вентилируемого фасада в морском климате», система находит релевантные куски из ваших документов, даже если там написано «фасадные кассеты для прибрежных зон с повышенной влажностью».

— Каталоги продукции с техническими характеристиками

— Регламенты и инструкции

— Успешные коммерческие предложения

— Скрипты ответов на возражения

— Протоколы разбора сделок

— FAQ от техподдержки

n8n — это open-source платформа для автоматизации, которую можно развернуть на своих серверах. Никаких подписок, никакой зависимости от западных SaaS.

В нашей связке n8n делает:

— Приём запроса от менеджера (через Telegram-бот, виджет в CRM или веб-интерфейс)

— Поиск релевантных документов в Vector Store

— Формирование промпта для YandexGPT с контекстом

— Возврат ответа пользователю

— Логирование всех запросов для аналитики

YandexGPT получает вопрос + релевантный контекст из вашей базы знаний и формирует человеческий ответ. Не галлюцинирует, потому что опирается на ваши документы, а не на «общие знания из интернета».

Ошибка 1: Загрузить всё подряд

Не надо грузить в базу 10-летний архив писем и черновики. Качество важнее количества. Начните с 20-30 ключевых документов — каталог, регламент продаж, топ-50 вопросов от клиентов.

Ошибка 2: Слишком длинные чанки

Если разбить документ на куски по 5000 токенов, поиск будет находить всё подряд. Оптимально — 300-700 токенов на чанк. Один чанк = одна мысль.

Ошибка 3: Не тестировать на реальных вопросах

Прежде чем давать систему менеджерам, прогоните 50 типичных вопросов клиентов. Посмотрите, где система даёт неточные ответы. Доработайте промпт или добавьте недостающие документы.

Ошибка 4: Забыть про обновление базы

База знаний — не «сделал и забыл». Новые продукты, изменения цен, обновлённые регламенты — всё это нужно добавлять. Настройте регулярный процесс актуализации.

Прикидка для компании с 10 менеджерами и 500 запросами в день:

— Yandex Cloud (Yandex Cloud Vector Store + Foundation Models): ~15-25 тыс. руб./мес.

— n8n в облаке РФ: ~3-5 тыс. руб./мес. (или бесплатно, если есть свой сервер)

Для сравнения: стоимость вывода и адаптации одного менеджера по продажам за месяц — 80-120 тыс. руб./мес. Здесь вы сокращаете это время в 4 раза(соответственно, и стоимость).

Когда базовая система заработает, можно добавить:

— Автоматический анализ звонков: SpeechKit расшифровывает звонки, YandexGPT извлекает возражения, система пополняет базу знаний новыми ответами.

— Генерация КП: менеджер вводит параметры проекта, система генерирует черновик коммерческого предложения на основе успешных кейсов.

— Обучающий бот: новые сотрудники проходят онбординг в диалоге с ИИ, который задаёт вопросы и проверяет знание продукта.

— Интеграция с CRM: ответы базы знаний подтягиваются прямо в карточку сделки, с учётом контекста (тип клиента, стадия сделки, история коммуникации).

Менеджер остаётся экспертом по переговорам, выявлению потребностей, закрытию сделок.

А рутину — «какая толщина панели?», «есть ли сертификат?», «какие условия доставки?» — берёт на себя система.

Результат: быстрее онбординг, меньше ошибок, выше конверсия.

Напишите в личные сообщения → Telegram «База знаний с ИИ», я отправлю вам схему работы такой связки для компании.