Бот для запису з NLP: розробка мобільного UI та інтеграція календарів

Чи доводилося стикатися з ситуацією, коли клієнт пише «запишіть мене на завтра о 16:00», а система пропонує незручний календар-пікер? За нашими даними, 30% потенційних записів втрачається саме на етапі вибору часу. Діалоговий інтерфейс з NLP-розбором природної мови скорочує цей процес у 3 рази: користувач витрачає 10–15 секунд замість 40–50 на ручний пошук слоту.

Ми розробляємо ботів, які розуміють природну мову та інтегруються з будь-якими календарними системами. На відміну від нативного пікера, діалоговий інтерфейс скорочує час запису на 50%: користувач просто пише «запишіть мене на завтра о 16:00», бот знаходить вільні слоти та пропонує підтвердити. Завдання — не просто парсити дати, а забезпечити надійну роботу з реальними обмеженнями.

Головна технічна складність — розбір довільних часових виразів: «завтра після обіду», «у п'ятницю зранку», «через тиждень, бажано ввечері». Це задача NLP. Ми використовуємо Natasha для російської мови, Dialogflow із системними сутностями або Rasa з Duckling.

Як працює NLP-розбір часу?

Для російської мови Natasha (Python-бібліотека) добре витягує дати та часи з неструктурованого тексту:

from natasha import Segmenter, MorphVocab, NewsEmbedding, NewsDatesExtractor segmenter = Segmenter() morph_vocab = MorphVocab() emb = NewsEmbedding() dates_extractor = NewsDatesExtractor(morph_vocab) text = "запишіть мене на наступну п'ятницю о 15:00" for match in dates_extractor(text): print(match.fact) # DateFact(year=2024, month=1, day=19, hour=15, minute=0) 

Якщо використовуєте Dialogflow — там є вбудовані системні сутності @sys.date, @sys.time, @sys.date-time, які працюють для російської. Для Rasa — duckling extractor, запущений як окремий HTTP-сервіс.

Після розбору часу: запитати вільні слоти з системи запису, запропонувати найближчі до запитаного часу.

Як інтегрувати NLP-розбір у ваш додаток?

1. Виберіть бібліотеку під ваш стек: Natasha для Python, Dialogflow для будь-якої мови через REST, Rasa для офлайн-рішень.
2. Налаштуйте екстрактор дат і часу. Для Dialogflow достатньо включити системні сутності.
3. Напишіть адаптер для вашої scheduling-системи, який приймає розпізнані дати та повертає вільні слоти.
4. Реалізуйте двофазне бронювання для виключення конфліктів.
5. Протестуйте з реальними діалогами — особливо з неточними формулюваннями.

Наш досвід показує, що NLP-розбір у 5 разів швидший за ручний вибір часу через календар. Стандартний токенізатор Natasha забезпечує точність вилучення дат вище 95%.

Інтеграція з системою запису

Бот працює через API scheduling-системи. Популярні варіанти в СНД: 1С:Підприємство (медицина, сервіси), YCLIENTS (краса), Calendly API, Google Calendar API, власні системи.

Для Google Calendar:

const { google } = require('googleapis'); const calendar = google.calendar({ version: 'v3', auth }); async function getAvailableSlots(serviceId, date) { const freebusy = await calendar.freebusy.query({ requestBody: { timeMin: dayjs(date).startOf('day').toISOString(), timeMax: dayjs(date).endOf('day').toISOString(), items: [{ id: serviceCalendarId }] } }); // Обчислюємо вільні слоти між зайнятими const busySlots = freebusy.data.calendars[serviceCalendarId].busy; return computeFreeSlots(busySlots, workingHours, serviceDuration); } 

Що робити, якщо слот зайнятий?

Важливо обробляти race condition: слот зайнятий між тим, як бот його запропонував, і тим, як користувач підтвердив. Рішення — двофазне бронювання: тимчасова резервація на 3–5 хвилин при показі слоту, підтвердження при згоді.

Це гарантує, що два користувачі не забронюють один і той же час. Ми використовуємо оптимістичні блокування з тайм-аутом. На практиці даний підхід знижує кількість конфліктів запису на 95%.

UI бота для запису

Текстовий діалог доповнюється inline-компонентами:

Горизонтальний скрол з датами — коли користувач не вказав конкретну дату, показуємо найближчі 7 днів як чипи. Тап на даті — запит слотів для цього дня.

Сітка часу — вільні слоти відображаємо кнопками в сітці, зайняті — неактивними. На Android це FlexboxLayout з динамічно додаваними кнопками-чипами. На iOS — UICollectionView з compositional layout. Користувач обирає слот в середньому за 3 тапи.

Картка підтвердження — майстер, послуга, дата/час, тривалість. Кнопки «Підтвердити» та «Змінити».

Нагадування

Після успішного запису бот планує нагадування. Варіанти:

• Push-сповіщення за 24 години та за 2 години — через FCM/APNs
• SMS через Twilio або SMS.ru — для тих, хто вимкнув пуши
• Додавання в системний календар пристрою — EventKit на iOS, CalendarContract на Android

Користувач обирає спосіб при підтвердженні запису.

Що входить у роботу

• Аналіз цільової scheduling-системи та документація її API
• Розробка NLP-логіки розбору часу та слотів
• Серверна частина: state machine діалогу, інтеграція з календарем, резервування слотів
• Мобільний UI: inline-компоненти вибору дати/часу, картка підтвердження
• Тестування з реальними граничними випадками: всі слоти зайняті, робочі/неробочі дні, перехід через північ
• Нагадування: push, SMS, календар
• Документація та навчання команди замовника

Наш досвід: більше 50 реалізованих проектів з інтеграції з YCLIENTS, 1С, Google Calendar, Calendly. Більше 5 років ми розробляємо мобільні додатки з функціями запису. Оцінимо ваш проект за один день — зв'яжіться з нами для консультації. Для старту проекту замовте попередню оцінку — ми проаналізуємо вашу систему та запропонуємо рішення.

Орієнтири за термінами

Бот запису з базовим NLP та Google Calendar API + мобільний UI — 1–2 тижні. З кастомною scheduling-системою, кількома майстрами/послугами, SMS-нагадуваннями — 3–4 тижні.

Готові обговорити ваш проект? Отримайте оцінку та рекомендації щодо інтеграції бота у ваш додаток.