Інтернет-магазин із великим параметричним каталогом, де вибір товару залежить від набору характеристик: шини, автозапчастини, техніка, будматеріали.
Пошук у таких магазинах влаштований від параметра, а покупець мислить від задачі. Він приходить із фразою «ноутбук для роботи до 40 тисяч» або «шини на Camry, щоб тримали на снігу», а вітрина просить діагональ, діаметр і індекс навантаження. Фільтр звужує вибірку за відомими значеннями, але не добирає товар під задачу: він розрахований на покупця, який визначився з характеристиками ще до пошуку.
Аби не будувати окрему AI-платформу, зібрали рішення як додатковий шар над тим, що в проєкті вже є. Backend лишається джерелом бізнес-даних і бізнес-логіки, AI Service відповідає лише за сценарії та взаємодію з LLM, тож наявну систему переписувати не довелося.
Було реалізовано:
- чат-віджет на сайті з історією поточного діалогу;
- AI Service як окремий модуль між віджетом, моделлю та backend;
- визначення наміру та витягування параметрів запиту;
- пошук товарів за параметрами через backend API;
- рекомендації товарною карткою з переходом на сторінку товару;
- відповіді на питання про доставку, оплату й гарантію;
- систему обмежень і дозволених дій AI та передачу в підтримку.
1. Пошук природною мовою замість фільтрів
Покупець формулює задачу власними словами, а не значеннями полів каталогу. Асистент визначає намір, витягує з фрази параметри й передає їх у пошук. Уточнення приходять зустрічними питаннями, тож знати номенклатуру магазину заздалегідь не потрібно.
2. AI, який не вигадує бізнес-дані
Мовній моделі прямо заборонено генерувати ціни, характеристики, наявність і умови доставки: AI Service не звертається до бази проєкту напряму, а викликає backend API і працює вже з відповіддю. Окремо описано, які методи асистент може викликати та які дії виконувати, тож розмовний інтерфейс не стає обхідним шляхом до закритих функцій. Там же зафіксовано правила поводження з персональними даними.
3. Актуальність даних у момент запиту
Ціна, залишок і статус товару змінюються постійно, тож асистент дістає їх через backend API в момент обробки запиту. Це унеможливлює ситуацію, коли асистент називає ціну, яка вже змінилася, або пропонує товар, якого немає на складі.
Підбір товару в діалозі, що спирається на дані магазину
Покупець, який не знає точних характеристик, проходить шлях від формулювання задачі до картки потрібного товару, не відкриваючи жодного фільтра. Магазин отримує завершений підбір там, де раніше втрачав покупця або віддавав його менеджеру.
Параметри тепер збирає асистент, а не покупець. При цьому він не оперує власними даними: ціна, залишок і статус приходять із того самого backend, що обслуговує вітрину, тож показники в чаті й у кошику збігаються.
Підхід не привʼязаний до категорії: скрізь, де добір параметричний, фільтр вимагає знань, яких у покупця немає. Рішення вмикається поверх наявного каталогу, тож підходить магазину будь-якої категорії з доступним через API каталогом.
Бізнес-переваги
Магазин отримує розмовний канал продажу, не змінюючи нічого в тому, що вже працює: асистент вмикається поверх наявного каталогу й бере ціни та залишки з того самого backend, тож окрема AI-платформа не потрібна. Покупець при цьому добирає товар, не знаючи характеристик, а частина звернень, які раніше йшли до менеджера, закривається без нього. Побічно накопичується статистика запитів, з якої видно прогалини в асортименті та описах.
ваш бізнес!