Розробка бота для автоматичної відповіді на FAQ Бітрікс24

Половина вхідних звернень у чат підтримки — це одні й ті самі запитання: «Як повернути товар?», «Де моє замовлення?», «Які умови доставки?». Оператор витрачає час на рутину, а бізнес втрачає гроші на необроблених складних запитах. Інтернет-магазин з 500 замовленнями на день отримував 200 звернень, з яких 80% були типовими. Після впровадження бота час відповіді скоротився з 5 хвилин до миттєвого, а оператори зосередилися на складних кейсах. Економія на підтримці склала 40% у перший місяць — без втрати якості.

Ми розробляємо бота, який автоматично відповідає на типові запитання та передає нестандартні живому оператору. Рішення працює прямо у відкритих лініях Бітрікс24 — без сторонніх сервісів. В основі — або швидкий ключовий пошук, або семантичний RAG на ембеддингах.

Як бот підключається до відкритих ліній?

Відкриті лінії Бітрікс24 — основна точка входу. Бот реєструється як перший оператор лінії. Коли клієнт пише в онлайн-чат, Telegram або VK, звернення потрапляє боту. Якщо бот відповідає — оператор не турбується. Якщо ні — передає людині.

Реєстрація бота у відкритих лініях виконується через REST API Бітрікс24:

POST /rest/imopenlines.bot.register { "CODE": "faq_bot", "EVENT_HANDLER": "https://your-server.com/openline/event", "OPENLINE": "Y" } 

— джерело: документація REST API

Як бот визначає, що відповісти? Два підходи до зіставлення запитань

Підхід 1: Пошук за ключовими словами

Запитання та ключові слова зберігаються в базі, бот шукає збіги в тексті повідомлення. Просто в реалізації, зрозуміло в обслуговуванні. Ідеально для 50–200 типових запитань.

CREATE TABLE custom_faq_entries ( id SERIAL PRIMARY KEY, question TEXT NOT NULL, answer TEXT NOT NULL, keywords TEXT NOT NULL, category VARCHAR(100), hits INT DEFAULT 0, is_active TINYINT DEFAULT 1 ); 

function findFaqAnswer(string $userMessage): ?array { $words = array_filter(explode(' ', mb_strtolower($userMessage))); $results = []; $faqs = getFaqEntries(); foreach ($faqs as $faq) { $keywords = explode(',', mb_strtolower($faq['keywords'])); $score = 0; foreach ($keywords as $kw) { $kw = trim($kw); if ($kw && (mb_stripos($userMessage, $kw) !== false)) { $score += mb_strlen($kw); } } if ($score > 0) { $results[] = ['faq' => $faq, 'score' => $score]; } } if (empty($results)) return null; usort($results, fn($a, $b) => $b['score'] <=> $a['score']); return $results[0]['faq']; } 

Підхід 2: Векторний пошук (RAG)

Запитання індексуються як ембеддинги (OpenAI text-embedding-3-small, Yandex GPT Embeddings). При новому запитанні — пошук найближчих сусідів у векторній БД (pgvector, Qdrant). Працює на семантично схожих формулюваннях без точного збігу слів.

Вибір: для 50–200 FAQ вистачає ключових слів. Для великої бази знань з варіативними формулюваннями — RAG. RAG краще справляється з синонімами та помилками, але вимагає налаштування моделі.

Приклади типових запитань і відповідей бота

Реальні сценарії з практики інтернет-магазину:

Бот успішно закриває 60–70% звернень без участі оператора.

Вимоги до інтеграції та попереднє налаштування

Для успішного запуску FAQ-бота потрібні:

• Доступ до REST API Бітрікс24 — потрібен Admin-акаунт та генерація OAuth-токена.
• HTTPS-сервер для прийому вебхуків від відкритих ліній (дуже важливо, Б24 працює лише за захищеним протоколом).
• Сховище FAQ — SQL-база (PostgreSQL, MySQL) або CMS-специфічне (наприклад, модуль в 1С-Бітрікс).
• У випадку RAG — підписка на OpenAI API, Yandex GPT Embeddings або локальна модель (наприклад, nomic-embed-text).
• Система моніторингу — логування помилок обробки повідомлень, відстеження пропущених запитань.

Обробка події у відкритій лінії

$event = json_decode(file_get_contents('php://input'), true); if ($event['event'] === 'ONIMBOTMESSAGEADD') { $sessionId = $event['data']['PARAMS']['SESSION_ID']; $dialogId = $event['data']['PARAMS']['DIALOG_ID']; $text = $event['data']['PARAMS']['MESSAGE']; $chatId = $event['data']['PARAMS']['CHAT_ID']; $faq = findFaqAnswer($text); if ($faq) { $b24->callMethod('imopenlines.session.message.send', [ 'SESSION_ID' => $sessionId, 'MESSAGE' => $faq['answer'], ]); incrementFaqHits($faq['id']); $b24->callMethod('imopenlines.session.close', ['SESSION_ID' => $sessionId]); } else { $b24->callMethod('imopenlines.session.transfer', [ 'SESSION_ID' => $sessionId, 'QUEUE_ID' => 1, ]); $b24->callMethod('imopenlines.session.message.send', [ 'SESSION_ID' => $sessionId, 'MESSAGE' => 'З\'єдную з менеджером, будь ласка, зачекайте...', ]); } } 

Логіка ескалації та передачі оператору

Бот передає звернення оператору за кількома критеріями:

• Низька впевненість — оцінка збігу < порогу (наприклад, <0.7 для RAG або <5 для ключових слів).
• Явний запит скарги — якщо клієнт використовує слова "скарга", "претензія", "не спрацювало".
• Комплексне запитання — звернення містить кілька тем одночасно.
• Особисті дані — запит про пароль, реквізити банку (бот має відмовити та передати оператору).
• Timeout — якщо конверсація з клієнтом триває > 3 обертів, бот пропонує менеджера.

Уточнюючі запитання

Якщо збігів кілька — бот показує варіанти:

if (count($topResults) > 1 && $topResults[0]['score'] < 10) { $options = array_slice($topResults, 0, 3); $message = "Уточніть, будь ласка, що вас цікавить:\n"; foreach ($options as $i => $r) { $message .= ($i + 1) . ". {$r['faq']['question']}\n"; } $message .= "0. Інше (підключити менеджера)"; $redis->set("faq_choice:{$sessionId}", json_encode($options), 300); } 

Адміністративний інтерфейс для управління базою FAQ

Контент-менеджер повинен керувати FAQ без правки коду. Розробляємо адміністративний розділ у /bitrix/admin/ або як додаток у Б24:

• CRUD для запитань і відповідей.
• Категорії (Доставка, Оплата, Повернення, Технічні запитання).
• Статистика: скільки разів запитання було закрито ботом (hits), скільки передано операторам.
• Перегляд сесій, де бот не знайшов відповіді — це пріоритет для поповнення бази.

Хочете скоротити навантаження на підтримку? Отримайте консультацію щодо вашого проекту — оцінимо архітектуру та запропонуємо оптимальний підхід.

Чому важлива аналітика ефективності?

Аналітика показує реальну віддачу від бота. Без неї неможливо зрозуміти, які запитання бот обробляє добре, а які потрібно доопрацьовувати.

Для оцінки ефективності ми рахуємо відсоток автоматично закритих сесій. Цільовий показник автозакриття для зрілої бази FAQ — 60–70%. Наші клієнти досягають цього за 2–3 тижні після запуску.

Моніторинг та постійне покращення бота

Після запуску бот потребує регулярного обслуговування:

• Щотижневий аналіз пропущених запитань — перегляд сесій, які були передані оператору, виявлення прогалин у базі FAQ.
• Оновлення ключових слів (при ключовому пошуку) або перетренування ембеддингів (при RAG) на основі нових запитань.
• A/B-тестування відповідей — які формулювання призводять до меншої кількості повторних запитань від клієнтів.
• Моніторинг часу відгуку — аналіз затримок при передачі повідомлень та виявлення bottleneck'ів.

Інструмент автоматично пропонує контент-менеджеру варіанти для додавання в FAQ, якщо одне й те саме нерозпізнане слово повторюється більше 10 разів на тиждень.

Що входить у роботу

• Реєстрація та налаштування бота у відкритих лініях Бітрікс24.
• Проектування структури бази FAQ (ключові слова або ембеддинги).
• Розробка логіки: пошук відповіді, передача оператору, уточнюючі запитання.
• Створення адміністративного інтерфейсу для управління базою.
• Реалізація аналітики та звітів (автозакриття, популярні запитання).
• Наповнення бази типовими запитаннями (до 100 записів) та тестування.
• Документація з експлуатації та навчання контент-менеджера.

Терміни та досвід

Ми на ринку вже більше 5 років, розробили 50+ проектів на Бітрікс24. Працюємо з 1С-Бітрікс та Бітрікс24 з моменту заснування.

Разом: 1.5–2.5 тижні без урахування наповнення бази. Наповнення — окрема робота, залежить від обсягу документації.

Замовте розробку зараз

Оцінимо ваш проект за 1 день. Розкажіть про ваші типові запитання — підберемо оптимальний підхід. Зв'яжіться з нами через форму на сайті або напишіть у Telegram. Отримайте консультацію прямо зараз.