AI-ассистенты
Чат-боты и ассистенты на основе LLM
Умные ассистенты, которые понимают запрос своими словами и отвечают по вашим данным.
Разрабатываем чат-ботов и ассистентов на больших языковых моделях: поддержка клиентов, внутренний помощник для сотрудников, ответы по документам и базе знаний. Строим RAG-конвейер, чтобы модель отвечала по вашим данным, а не выдумывала. Контролируем качество ответов, безопасность данных и стоимость запросов, подключаем ассистента к сайту, мессенджерам и внутренним системам.
Бесплатно оценим задачу и предложим архитектуру ассистента.
Наши клиенты
Наши проекты
Наши проекты — это целая история слаженной работы, полного погружения в ваш бизнес и продолжительного партнерства. Какой бы сложной ни была задача, мы всегда находили способы для ее решения.
BasilDoc
BasilDoc — мобильное приложение для здорового образа жизни, которое подбирает диету по целям, вкусам и особенностям питания с расчётом калорийности и
Система электронного документооборота (ЭДО)
Система электронного документооборота — веб-платформа для создания, обмена и архивирования внутренних документов крупной розничной компании со сложной
Личный кабинет абонента
Нативный личный кабинет для iOS и Android, который закрывает все базовые потребности абонента: от смены тарифа до оплаты услуг. Баланс и пакеты на одн
Обсудим вашего AI-ассистента
Готовы начать разработку вашего проекта? Оставьте заявку, и наш менеджер бесплатно проконсультирует вас, рассчитает стоимость и сроки, чтобы вы могли принять взвешенное решение.
Отзывы клиентов
Руководители и основатели — о работе с командой YuSMP: погружение в задачу, интеграции с внутренними системами и измеримый результат после запуска.
Нам нужна была веб-платформа для автосалонов с расчётом рассрочки и заявками онлайн. YuSMP спроектировали и собрали сервис под ключ — конверсия заявок с сайта выросла, а менеджеры получили удобную админку.
Образовательная платформа — это тысячи уроков и нагрузка в пиковые часы. YuSMP собрали быстрый и адаптивный веб-сервис, который стабильно держит аудиторию и одинаково удобен на телефоне и десктопе.
Нам требовалась PropTech-платформа с личными кабинетами, ролями и аналитикой. YuSMP реализовали сложный веб-продукт с продуманным UX — пользователи разобрались без обучения, а мы получили гибкую основу для роста.
Интернет-магазин автозапчастей — это огромный каталог, фильтры и интеграция с 1С. YuSMP собрали быстрый магазин с удобным поиском и оформлением заказа, и продажи через сайт заметно выросли.
Финтех-сервису нужен был личный кабинет с понятной аналитикой и безопасным доступом. YuSMP спроектировали и разработали веб-кабинет — чистый интерфейс, ноль критических дефектов после запуска.
Почему нашему ассистенту можно доверять
Главный риск LLM-бота — он уверенно выдумывает то, чего нет в ваших данных. Мы закрываем этот риск на уровне архитектуры, а не обещаниями.
Отвечает по вашим данным, а не выдумывает. Строим RAG-конвейер: ассистент ищет ответ в ваших документах и регламентах и прикладывает ссылку на источник. Если ответа в базе нет — честно говорит об этом, а не сочиняет.
Качество измеряем, а не декларируем. До запуска гоняем ассистента на наборе реальных вопросов, считаем долю верных ответов и правим до согласованного порога. Спорные запросы бот передаёт живому оператору — это настраивается.
Данные остаются у вас. Изолируем базу знаний и разграничиваем доступ, ваши документы не уходят на обучение сторонних моделей. При жёстких требованиях к персональным данным и 152-ФЗ разворачиваем локальную модель на вашем контуре.
Показываем экономику до старта. Считаем не только разработку, но и стоимость владения в месяц: токены модели, хостинг, поддержку. Вы видите полный счёт заранее — без сюрпризов «за API» после запуска.
Смежные услуги
Ассистент редко живёт сам по себе — вокруг него данные, интеграции и автоматизация. Что мы делаем рядом:
AI/ML и ИИ-агенты
Модели под задачу, RAG и мультиагентные системы сложнее чат-бота.
Подробнее →Сценарные чат-боты
Боты по фиксированным сценариям для Telegram и бизнеса — дешевле, когда LLM не нужен.
Подробнее →База знаний
Соберём и структурируем документы, на которых ассистент будет учиться отвечать.
Подробнее →Автоматизация процессов
Свяжем ассистента с бизнес-процессами, чтобы он не только отвечал, но и запускал действия.
Подробнее →Разработка CRM
Ассистент пишет лиды и диалоги прямо в вашу CRM — сделаем или доработаем её.
Подробнее →API и интеграции
Шлюзы к 1С, сайту, телефонии и внешним сервисам, к которым обращается бот.
Подробнее →Data Engineering
Готовим и очищаем данные под RAG: чанкинг, векторизация, обновление индекса.
Подробнее →AI-SEO / GEO
Чтобы вас цитировали не только люди, но и ИИ-поисковики: ChatGPT, Perplexity, AI Overview.
Подробнее →Какие задачи закрывает ассистент
Один и тот же LLM-движок мы настраиваем под разные роли. Ниже — типовые сценарии, с которых чаще всего начинают.
Поддержка клиентов 24/7
Отвечает на типовые обращения по базе знаний и снимает до 70–80% рутины с первой линии.
Ответы по документам и регламентам
Ищет нужное в инструкциях, договорах и wiki и отвечает своими словами со ссылкой на источник.
Внутренний помощник сотрудников
Отвечает на вопросы по HR, ИТ и процессам, помогает с онбордингом новичков.
Квалификация лидов и продажи
Задаёт уточняющие вопросы, отсекает нецелевые заявки и передаёт менеджеру готовый горячий лид.
Действия, а не только ответы
Через function calling создаёт заявку, находит статус заказа, записывает на приём — прямо в диалоге.
В мессенджерах и на сайте
Живёт там, где клиент: Telegram, WhatsApp, VK, виджет на сайте — с единой базой знаний.
Сколько стоит AI-ассистент
Разработка ассистента начинается от 30 000 ₽ за FAQ-бота и доходит до 250 000 ₽+ за мультиагентную систему. Итоговая цена зависит от объёма базы знаний, числа интеграций и выбранной модели. Ниже — ориентиры по типовым конфигурациям.
- Загрузка базы знаний
- RAG-поиск по документам
- Подключение к сайту / Telegram
- Базовые guardrails
- Интеграция с каталогом (1С-Битрикс)
- Передача лида в CRM
- Несколько мессенджеров
- Сценарии дожима
- Квалификация и скоринг заявок
- Function calling (действия)
- Глубокая интеграция с CRM
- Настройка и замер качества
- Оркестрация нескольких агентов
- Локальная модель под 152-ФЗ
- Роли и разграничение доступа
- Мониторинг и дообучение
Сколько стоит владение в месяц
Разработка — это разовые деньги. Дальше ассистент тратит ресурсы каждый месяц, и эту часть конкуренты обычно называют уже после запуска. Мы считаем её заранее. Для среднего потока 500–1000 диалогов в месяц владение обычно укладывается в 5 000–15 000 ₽.
Локальная модель на вашем сервере убирает плату за токены, но повышает стоимость хостинга — на этапе оценки покажем, какой вариант дешевле именно для вашей нагрузки.
Когда LLM-ассистент вам не нужен
Честно: не каждой задаче нужна большая языковая модель. Мы скажем об этом на первой встрече, а не после счёта.
- У вас 10–20 повторяющихся вопросов без свободных формулировок — дешевле сценарный чат-бот, а не RAG.
- Нет структурированной базы знаний, регламентов или инструкций — сначала имеет смысл собрать базу знаний.
- Ответы юридически значимы и не допускают проверки человеком — тогда бот только подсказывает оператору, а не отвечает клиенту сам.
- Поток обращений совсем небольшой — экономия не окупит разработку и владение.
*Цены и сроки ориентировочные, финальная смета формируется после разбора задачи. Стоимость токенов приведена по тарифам провайдеров на середину 2026 года и может меняться. Информация на сайте не является публичной офертой (ст. 437(2) ГК РФ).
Модели и стек
Подбираем модель под задачу, приватность и бюджет — от российских GigaChat и YandexGPT до локальных open-source, которые работают в вашем контуре без отправки данных наружу.
Языковые модели
- GigaChat
- YandexGPT
- GPT
- Claude
- Llama / Qwen (open-source)
RAG и оркестрация
LangChain
- LlamaIndex
Qdrant
pgvector
Интеграции
Telegram
WhatsApp
- CRM (Битрикс24 / amoCRM)
- 1С / API
Инфраструктура
Docker
- On-prem / облако
- Мониторинг диалогов
Как мы разрабатываем ассистента
Проект ассистента — это не «написать бота», а подготовить данные и довести качество ответов до порога, при котором ему можно доверять. Каждый этап заканчивается измеримым результатом.
Discovery: задачи и данные
Сроки: 1 неделяОпределяем, на какие вопросы бот должен отвечать, где лежат данные и как мы будем считать, что ответ верный. Сразу отсекаем сценарии, где LLM не нужен.
Выбор модели и архитектуры
Сроки: 1 неделяПодбираем модель под приватность и бюджет (облачная или локальная) и проектируем RAG-конвейер: как искать по данным и чем ограничивать ответы.
База знаний и индексация
Сроки: 1–2 неделиСобираем документы, чистим и режем их на фрагменты, векторизуем и строим индекс. От качества этого этапа напрямую зависит, будет ли бот попадать в ответ.
Прототип и оценка качества
Сроки: 2–3 неделиСобираем рабочего ассистента и прогоняем его на наборе реальных вопросов. Измеряем долю верных ответов, настраиваем guardrails и передачу оператору, правим до порога.
Интеграции и действия
Сроки: 1–3 неделиПодключаем ассистента к каналам и системам: мессенджеры, сайт, CRM. Настраиваем function calling, чтобы бот не только отвечал, но и выполнял действия.
Запуск и мониторинг
Сроки: 1 неделяВыводим в прод, включаем логирование диалогов и мониторинг качества. По реальным вопросам дообучаем и закрываем пробелы в базе знаний.
Мы в каталогах и рейтингах
Рейтинги и каталоги
Публикации наших экспертов
Блог наших экспертов — разбираем веб-разработку, дизайн, стек и стоимость проектов простым языком.
