August 19

ии бот-куратор для онлайн школ, который экономит 100.000 рублей в месяц

я создал бота, который экономит онлайн школам от 30.000 до 200.000 рублей в месяц за счет возможности убрать почти всех кураторов с потока,

а также повышает лояльность ваших учеников из-за ответов, которые они получают за 1-2 минуты, а не 15-60 минут, как с реальными кураторами

в этой статье я разберу, как технически он реализован, откуда берет ответы на вопросы и как с помощью него РЕАЛЬНО экономить деньги

1/ общая логика проекта

общая логика проекта

дальше мы разберем каждый пункт этой логики по подробнее, но первый шаг всегда в проектах один:

— продумать логику и путь каждого ученика, который будет задавать вопросы

я этому стараюсь уделять достаточно времени, чтобы проект сразу ушел в разработку без больших доработок в будущем.

2/ приветственные сообщения в боте

техническая логика

в этом проекте у нас есть первые сообщения, которые приходят на команду /start, а также другие функции, которые делают бота более живым

например надпись "печатает..." когда бот отвечает на сообщение
первые сообщения в боте

3/ ответ на реальный вопрос ученика

когда ученик пишет вопрос бот автоматически определяет формат вопроса и переводит в нужный блок обработки этого вопроса

бот может отвечать на текстовые сообщения:

пример ответа на текстовый вопрос

он может прочитать и ответь на фото вопрос или вопрос по фото:

ответ бота на фото

а также он может прослушать и ответить на голосовое сообщение:

пример ответа на голосовое сообщение

важный момент, который заложен в логику бота.

если ученик задает вопрос, то бот отвечает только на основании базы данных, которая в него загружена

то есть он никогда не придумывает и не додумывает ответы. это позволяет сохранить на 98% tone of voice эксперта

но если вдруг он не нашел ответа, он сразу отсылает эксперту сообщение с вопросов и username ученика, чтобы сразу ответить ему и дополнить ответ на этот вопрос в базу данных.

пример сообщения, если бот не нашел на него ответа

логика после обработки выглядит так. бот сам может выбрать и направить ответ клиенту, например при вопросе про погоду или политику, чтобы не тратить токены в пустую, бот переводит на готовые ответы

— такие вопросы отслеживаются специальным скриптом, который можно докручивать под разные задачи школы

ответы на вопросы учеников

5/ база данных для ответов

именно сюда загружаются все уроки (точнее их транскрибация) и отсюда бот берет информацию для всех своих ответов

rag knowledge base

вот так база выглядит изнутри с контентом и векторами для ответов

путь одного вопроса

а вот такой путь проходит один вопрос, который для ученика выглядит как ~10 секунд в жизни

все это делает наш бот, который сам понимает, что и как ему делать.

6/ база данных студентов, закрытие доступов и логи вопросов

нам же важно не просто сделать бота, а также отслеживать его эффективность и качество ответов

для этого у нас есть 2 базы данных, которыми пользоваться также просто, как и Google таблицами.

пример базы учеников, которые есть в боте

мы видим каждого, кто пользуется ботом и можем своевременно закрыть ему доступ, когда закончится поток

— при большом потоке это также можно автоматизировать или привязать к GetCourse

вопросы и ответы от бота

а вот тут мы видим, какие вопросы задает конкретный ученик и какие ответы присылает ему наш бот

у нас есть возможность отсмотреть ответы и докрутить их, чтобы выпустить новую версию бота, которая отвечает еще лучше.

— — —
а если вы хотите также реализовать себе такого ai помощника и внедрить в свою школу, то напишите мне в личные сообщения @sashamatyushkin слово "АУДИТ"

я проведу вам бесплатную стратегическую сессию на которой выстрою индивидуальные решения, которые подойдут именно под вашу ситуацию

мой телеграмм канал с полезными постами — https://t.me/+qSVslktehC1jNGIy