Менеджери витрачають 2-3 години на ручну обробку заявок із CRM. Підтримка тоне в потоці однотипних питань. Relevance AI дозволяє зібрати AI-агентів без глибокої інженерії — візуально з'єднав кроки, прикрутив виклик LLM та API, запустив воркфорс.
Ми стикалися з проєктами, де компанії втрачали до 30% лідів через затримки в обробці. Relevance AI дозволяє налаштувати воркфорс, який автоматично класифікує заявку, шукає схожі в CRM і генерує відповідь на основі бази знань. Усе це — без написання коду, у візуальному редакторі.
Ми впроваджуємо цю платформу під ключ, щоб команда почала користуватися AI-автоматизацією за тиждень, а не за квартал. Скоротіть операційні витрати на обробку заявок на 70% — це реальна економія, підтверджена нашими проєктами.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline підтримує завантаження документів обсягом до 10 МБ кожен.
Як Relevance AI вирішує проблеми інтеграції AI в бізнес?
Класична ситуація: ви хочете використовувати GPT-4 або Claude для обробки тікетів, але щоразу потрібно писати обгортку, налаштовувати зберігання історії, векторизувати базу знань. Relevance AI з коробки дає:
- RAG pipeline — завантажуєте документи (PDF, DOCX, TXT), платформа будує ембедінги розмірністю 1536, підтягує контекст до промпту. Контролювати довжину контексту можна через налаштування context window — для GPT-4 за замовчуванням 8K токенів, за потреби розширюємо до 32K. Це знижує ризик галюцинацій. Для підвищення якості відповідей ми налаштовуємо чанкінг документів (розмір 512 токенів з перекриттям 20%), застосовуємо гібридний пошук (ембедінги + BM25) і ранжуємо результати за релевантністю. Це особливо важливо для корпоративних AI-рішень, де точність критична.
- Tool Library — 100+ готових інтеграцій (Salesforce, HubSpot, Slack, Gmail, Notion, Google Sheets). Кастомні інструменти — через HTTP-запити з мінімальним кодом на Python.
- Multi-Agent Teams — один агент делегує підзадачі іншому: наприклад, агент-координатор надсилає задачу агенту-пошуковику, той повертає дані, а агент-генератор формує звіт. Це знижує latency p99, оскільки кожен агент працює незалежно. Якщо стандартні моделі не справляються, ми можемо налаштувати fine-tuning з використанням LoRA для адаптації під вашу предметну область — це дає значний приріст точності при невеликій кількості розмічених даних.
Чому Relevance AI швидший за власну розробку?
При спробі зробити те саме на LangChain + FastAPI йде 2-3 тижні на MVP, а тут — 3 дні. Навіть з урахуванням доналаштування latency p99 і тестування на реальних даних. Платформа бере на себе управління контекстом, ембеддингами та чергами — ви просто описуєте логіку. Ось порівняння:
| Характеристика | Relevance AI | Власна збірка (LangChain + FastAPI) |
|---|---|---|
| Час до MVP | 3–5 днів | 2–3 тижні |
| Супровід | Платформа | DevOps + оновлення залежностей |
| Масштабування | Автоматичне | Ручне налаштування Kubernetes |
| Вартість розробки | Фіксований тариф | Погодинна ставка команди (економія до 60%) |
Як зібрати першого AI-агента за 10 хвилин?
- Зареєструйтеся в Relevance AI — створіть workspace і підключіть інтеграції (наприклад, Gmail і базу знань).
- Створіть нового агента — виберіть модель LLM (GPT-4, Claude, LLaMA 3) і дайте йому промпт: "Ти — агент підтримки, відповідай на запитання клієнтів на основі бази знань".
- Додайте інструменти — підключіть RAG pipeline до завантажених документів і налаштуйте виклик API CRM для пошуку схожих заявок.
- Запустіть тест — надішліть тестовий тикет і перевірте відповідь. За потреби відрегулюйте context window або додайте few-shot приклади.
- Опублікуйте воркфорс — агент почне приймати реальні заявки.
Що входить до нашої роботи з впровадження
| Етап | Результат | Термін |
|---|---|---|
| Аналіз сценаріїв | Карта воркфорсів, вибір LLM, визначення інструментів | 1 день |
| Налаштування workspace | Робоче середовище, інтеграції (CRM, пошта, база знань) | 1–2 дні |
| Складання та тестування | 3–5 агентів, налагодження latency p99, перевірка на реальних даних | 1–2 дні |
| Навчання команди | Документація, запис скринкастів, демо-сесія | 0,5 дня |
Результат — готовий AI-воркфорс у вашому бізнес-процесі. Жодного абстрактного «ми поставимо софт» — лише працюючі агенти, які приймають тікети або обробляють ліди. Гарантуємо терміни та якість: досвід впровадження AI-рішень 5+ років, понад 20 запущених проєктів.
Що робити, якщо потрібен on-premise або повний контроль?
Relevance AI орієнтована на no-code, але за потреби дозволяє додати кастомний код через Python і JavaScript. Якщо вам потрібен повний контроль над промптами, точковий RAG з ранжуванням або деплой в ізольованому контурі, розгляньте open-source фреймворки (LangGraph, AutoGen). Ми оцінюємо проєкт і підкажемо, що підійде: Relevance AI чи кастомна збірка на Python + PyTorch.
Зв'яжіться з нами для демонстрації Relevance AI на ваших даних. Ми покажемо, як конкретний процес можна автоматизувати за 3 дні. Замовте консультацію, щоб оцінити, як Relevance AI може скоротити час обробки заявок на 70%. Гарантуємо терміни та якість: досвід впровадження AI-рішень 5+ років, понад 20 запущених проєктів.
