Интернет-магазин с большим параметрическим каталогом, где выбор товара зависит от набора характеристик: шины, автозапчасти, техника, стройматериалы.
Поиск в таких магазинах устроен от параметра, а покупатель мыслит от задачи. Он приходит с фразой «ноутбук для работы до 40 тысяч» или «шины на Camry, чтобы держали на снегу», а витрина просит диагональ, сокет, диаметр и индекс нагрузки. Фильтр сужает выборку по известным значениям, но не подбирает товар под задачу: он рассчитан на покупателя, который определился с характеристиками еще до поиска.
Чтобы не строить отдельную AI-платформу, собрали решение как дополнительный слой поверх того, что в проекте уже есть. Backend остается источником бизнес-данных и бизнес-логики, AI Service отвечает только за сценарии и взаимодействие с LLM, поэтому существующую систему переписывать не пришлось.
Было реализовано:
- чат-виджет на сайте с историей текущего диалога;
- AI Service как отдельный модуль между виджетом, моделью и backend;
- определение намерения и извлечение параметров запроса;
- поиск товаров по параметрам через backend API;
- рекомендации товарной карточкой с переходом на страницу товара;
- ответы на вопросы о доставке, оплате и гарантии;
- систему ограничений и разрешенных действий AI и передачу в поддержку.
1. Поиск естественным языком вместо фильтров
Покупатель формулирует задачу своими словами, а не значениями полей каталога. Ассистент определяет намерение, извлекает из фразы параметры и передает их в поиск. Уточнения приходят встречными вопросами, поэтому знать номенклатуру магазина заранее не нужно.
2. AI, который не выдумывает бизнес-данные
Языковой модели прямо запрещено генерировать цены, характеристики, наличие и условия доставки: AI Service не обращается к базе проекта напрямую, а вызывает backend API и работает уже с ответом. Отдельно описано, какие методы ассистент может вызывать и какие действия выполнять, поэтому разговорный интерфейс не становится обходным путем к закрытым функциям. Там же зафиксированы правила обращения с персональными данными.
3. Актуальность данных в момент запроса
Цена, остаток и статус товара меняются постоянно, поэтому ассистент достает их через backend API в момент обработки запроса. Это исключает ситуацию, когда ассистент называет цену, которая уже изменилась, или предлагает товар, которого нет на складе.
Подбор товара в диалоге, опирающийся на данные магазина
Покупатель, который не знает точных характеристик, проходит путь от формулировки задачи до карточки нужного товара, не открывая ни одного фильтра. Магазин получает завершенный подбор там, где раньше терял покупателя или отдавал его менеджеру.
Параметры теперь собирает ассистент, а не покупатель. При этом он не оперирует собственными данными: цена, остаток и статус приходят из того же backend, что обслуживает витрину, поэтому показатели в чате и в корзине совпадают.
Подход не привязан к категории: везде, где подбор параметрический, фильтр требует знаний, которых у покупателя нет. Решение включается поверх существующего каталога, поэтому подходит магазину любой категории с доступным через API каталогом.
Бизнес-преимущества
Магазин получает разговорный канал продажи, не меняя ничего в том, что уже работает: ассистент включается поверх существующего каталога и берет цены и остатки из того же backend, поэтому отдельная AI-платформа не нужна. Покупатель при этом подбирает товар, не зная характеристик, а часть обращений, которые раньше шли к менеджеру, закрывается без него. Побочно накапливается статистика запросов, из которой видны пробелы в ассортименте и описаниях.
ваш бизнес!