Свежий отчёт с нашей планёрки Wildbots: за спринт мы сфокусировались на масштабируемости, удобстве и измеримости. Рассказываю, что именно мы внедрили: новый конструктор сценариев, ускорение ответов, прокачанный RAG и аналитику, добавили RBAC и интеграции. Покажу, как это улучшило продукт в цифрах, поделюсь тёплым отзывом клиента и коротко обозначу планы на ближайшие два спринта. 🚀

Фокус спринта: скорость, качество, контроль ⚙️

Цели были простыми и амбициозными: сделать так, чтобы ассистенты и роботы Wildbots отвечали быстрее, точнее и стоили дешевле в эксплуатации, а команды получали прозрачные метрики и управляемость. Для этого мы соединили работу платформенной, ML и фронтенд-команды в один поток — от ядра до интерфейса.

Что нового внедрили 🆕

1) Конструктор сценариев 2.0

• Drag-and-drop узлов с ветвлениями по интентам, атрибутам и внешним сигналам.
• A/B-тестирование веток прямо в конструкторе, с автосбором статистики.
• Версионирование сценариев и откат одной кнопкой.
• Превью диалогов с подсветкой шагов и «песочницей» для гипотез.

Результат: продуктовые команды быстрее запускают изменения, а риск регрессий резко ниже.

2) Поиск знаний и RAG 2.5 🔎

• Гибридный индекс (BM25 + dense) с переоценкой результатов и фильтрами по метаданным.
• Перефразирование запросов пользователя и авто-нормализация терминов.
• Поддержка структурированных источников (таблицы, базы, FAQ) и приоритетных документов.
• Контекстные шорткаты — точечные подсказки ассистенту для узких доменов.

Результат: меньше «галлюцинаций», выше релевантность и стабильность ответов на сложные вопросы.

3) Производительность и стоимость ⚡

• Batching + speculative decoding — ускорение генерации на горячем трафике.
• Интеллектуальный кэш промптов/контекстов и KV-cache оптимизации.
• Холодный старт < 600 мс для популярных ассистентов за счёт прогрева.
• Авто-дауншифтинг модели на простых интентах без потери качества.

Результат: ответ быстрее, SLO стабильнее, cost-per-message — заметно ниже.

4) Качество и контроль 🎯

• Оценка качества на эталонных наборах (offline eval) + LLM-as-judge и ручная вёрка.
• Сигналы защиты (toxicity, PII, jailbreak) с настраиваемыми действиями.
• Авто-алерты SLA при росте латентности, ошибок интеграций или падении CSAT.

5) Безопасность и управление 🔐

• RBAC по ролям (владелец, редактор, наблюдатель) и объектам (проекты, сценарии, источники).
• SSO (SAML/SCIM), журналы аудита, маскирование и частичное редактирование PII.
• Политики доступа на уровне коллекций знаний и каналов.

6) Интеграции 🌐

• Новые коннекторы: Bitrix24, amoCRM, Zendesk, обновлены Telegram, WhatsApp, VK.
• Вебхуки и действия по событиям (создать лид, тэгировать тикет, передать оператору).

7) Аналитика и операционные метрики 📊

• Реалтайм-дашборды: латентность, точность, разрешение в первом контакте (FCR), CSAT/CES.
• Воронки по сценариям и авто-разметка интентов.
• Срезы по каналам, сегментам, регионам и временным окнам.

Как это улучшило продукт — в цифрах 📈

Мы прогнали изменения на контрольных проектах и получили измеримые эффекты (ваши результаты могут отличаться):

• -42% к средней задержке ответа на пользовательский запрос.
• -27% к стоимости на сообщение за счёт оптимизаций и авто-дауншифтинга.
• +12 п.п. к доле «точных» ответов по эталонному набору (curated eval).
• +18% к конверсии на ключевой ветке сценария благодаря A/B-тестам.

Отдельный плюс — видимость. Команды больше не спорят «на ощущениях»: дашборды закрывают большую часть вопросов о качестве, а алерты помогают ловить проблемы раньше пользователей.

Положительный отзыв клиента 🤝

Недавно подключили обновления для крупного e-commerce проекта. Руководитель поддержки Мария поделилась впечатлениями:

«За две недели после перехода на конструктор 2.0 и гибридный поиск мы сократили среднее время ответа с 9 до 5 секунд, а разрешение в первом контакте выросло с 64% до 78%. Команде понравилось версионирование и превью — стало заметно легче тестировать идеи без страха «сломать прод». Спасибо за скорость и внимание к деталям!» 💙

Мы всегда просим у клиентов не только похвалу, но и зоны роста. Здесь она тоже была: попросили расширить фильтры в аналитике и добавить экспорт отчётов в BigQuery — уже в работе.

Что дальше — два ближайших спринта 🗺️

• Плагины действий (tool use) с каталожной установкой и шаблонами авторизации.
• IVR c голосом и трансфером на оператора с контекстом.
• Многоязычность: авто-детект языка, перевод знаний и метрик.
• Эксперименты и версии: истории промптов, сравнение diff, батчевое тестирование.
• Глубокие фильтры аналитики и экспорт в DWH/BI.

Как это применить у себя 🧭

1. Начните с целей: скорость, точность, стоимость, удовлетворённость — какие KPI важны прямо сейчас?
2. Проверьте сценарии: где узкие места? что можно A/B-протестировать в первую очередь?
3. Подключите гибридный поиск и источники знаний с приоритетами.
4. Настройте SLA-алерты: пусть система первой сообщает о рисках.
5. Сделайте цикл «гипотеза → эксперимент → метрика → решение» еженедельным ритуалом.

Выводы 🧩

За спринт мы сделали продукт быстрее, точнее и удобнее: обновили конструктор сценариев, усилили RAG, снизили стоимость ответа и добавили контроль качества с аналитикой. В реальных проектах это уже дало ощутимый прирост по SLA, конверсии и FCR. Готовы показать в действии и обсудить, как адаптировать под ваши процессы. Пишите — будем полезны. — Константин Романков