AI для клиентской поддержки через AI Gateway

Клиентской поддержке AI снимает рутину и ускоряет ответ: сам разбирает обращения по темам, готовит операторам черновики, сжимает длинные переписки в саммари и отвечает по вашей базе знаний. Через AI Gateway это работает одним OpenAI-совместимым API с доступом ко всем моделям каталога и оплатой в рублях.

Задачи, которые закрывает AI

• Классификация обращений — автоматическая маршрутизация тикета по теме, продукту и приоритету вместо ручной сортировки.
• Черновики ответов — модель готовит ответ оператору по контексту диалога; человек проверяет и отправляет, экономя минуты на каждом тикете.
• Саммари диалогов — сжатие длинной переписки в короткое резюме при передаче тикета между операторами или в конце смены.
• RAG по базе знаний — ответы строго по вашим документам и регламентам: модель отвечает фактами из базы, а не выдумывает.
• Тональность и эскалация — выявление раздражённых клиентов и срочных случаев для приоритетной обработки.

С чего начать

1. 1
   Получите ключ и выберите модель

   Зарегистрируйтесь, создайте ключ sk-aigate-… и начните с быстрой экономной модели — для классификации и черновиков её точности обычно достаточно.

2. 2
   Начните с классификации

   Самая безопасная первая задача — разметка обращений: она не идёт напрямую клиенту. Используйте структурированный вывод, чтобы получить категорию и приоритет строгими полями.

   python Копировать

   from openai import OpenAI
   import json
   
   client = OpenAI(base_url="https://ai-gatewey.ru/v1", api_key="sk-aigate-ваш_ключ")
   
   resp = client.chat.completions.create(
       model="openai/gpt-5.4-mini",
       messages=[{
           "role": "user",
           "content": "Классифицируй обращение по теме и приоритету: "
                      "'Второй день не приходит заказ, деньги списали!'",
       }],
       response_format={"type": "json_object"},
   )
   print(json.loads(resp.choices[0].message.content))

3. 3
   Подключите базу знаний (RAG)

   Найдите релевантные фрагменты в своих документах и передайте их модели в контексте вопроса. Так ответы строятся по вашим регламентам, а не по общей памяти модели.

4. 4
   Выведите в помощь оператору

   Начните с режима «черновик для оператора»: человек проверяет ответ перед отправкой. Настройте на ключе квоту и стоп-лимит; расход виден в кабинете в реальном времени.

Модели под задачи поддержки

Частые вопросы