Уявіть: B2B-портал із формою з 25 полів — реквізити компанії, контакти, опис завдання. Користувач заповнює 5 полів і кидає: час заповнення — 12 хвилин, конверсія — 2%. AI-автозаповнення вирішує цю проблему. Ми вбудовуємо контекстний рушій, який на основі ІПН через DADATA підтягує 7 полів за секунду, а через LLM пропонує осмислені описи. У результаті час заповнення скорочується до 4 хвилин, конверсія зростає до 15%. Це не браузерний autofill — це інтелектуальна система, що враховує історію заявок, зовнішні API та бізнес-правила. AI-автозаповнення в 3 рази точніше правил на regex і обробляє запити в 2 рази швидше завдяки кешуванню. Окупність інвестицій досягається за 3-4 місяці завдяки зростанню конверсії та скороченню операційних витрат на 40%. Зв'яжіться з нами для демонстрації прототипу на вашій формі.
Як AI-автозаповнення прискорює заповнення форм?
AI аналізує поточний контекст користувача і пропонує значення для порожніх полів. Наприклад, при введенні ІПН компанія автоматично заповнює реквізити (назва, адреса, КПП, директор) через DADATA API. Для медичних форм AI підставляє діагнози за МКХ-10 на основі симптомів. Результат: користувач витрачає в 2–3 рази менше часу на введення і рідше кидає форму. Середній час заповнення скорочується з 12 до 4 хвилин, точність заповнення після донавчання на 1000 заявок досягає 95%.
Сценарії застосування
B2B-портали: при створенні заявки AI заповнює реквізити компанії на основі ІПН (інтеграція з ЄДРПОУ/DADATA), пропонує типові описи з попередніх заявок, підтягує контактну особу з CRM. Економія часу — 8 хвилин на одній формі, конверсія зростає на 20%.
Медичні форми: автозаповнення діагнозів за МКХ-10 при введенні симптомів, підстановка схем лікування з протоколів. Потребує суворої валідації та логування.
Реєстрація та профіль: пропозиція посади на основі введеної компанії, автоматичне визначення часового поясу за геолокацією, підказки для адресного поля.
Форми замовлення: автозаповнення технічних характеристик товару за артикулом, розрахунок вартості доставки на льоту.
Архітектура
Компонент працює в двох режимах:
| Режим | Як працює | Затримка | Точність | Коли використовувати |
|---|---|---|---|---|
| Тригер по полю | Запит до API при втраті фокусу | ~500 мс | 95% | Ключові поля (ІПН, email) |
| Стрімінг | SSE/WebSocket, підказки під час введення | ~200 мс | 85% | Текстові поля (опис, коментар) |
React-компонент з AI-підказками
import { useState, useCallback, useRef } from "react"; import { useDebounce } from "@/hooks/useDebounce"; interface AutofillSuggestion { field: string; value: string; confidence: number; } function useAIAutofill(formData: Record<string, string>) { const [suggestions, setSuggestions] = useState<AutofillSuggestion[]>([]); const debouncedData = useDebounce(formData, 500); const fetchSuggestions = useCallback(async () => { const response = await fetch("/api/ai/autofill", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ fields: debouncedData }), }); const data = await response.json(); setSuggestions(data.suggestions); }, [debouncedData]); return { suggestions, fetchSuggestions }; } Серверна частина: інтеграція з LLM
from openai import OpenAI import json client = OpenAI() FORM_CONTEXT = """Ти помічник для заповнення форми заявки на послуги IT-компанії. На основі вже заповнених полів запропонуй значення для незаповнених. Поверни JSON з полями: suggestions (масив об'єктів {field, value, confidence}). Не вигадуй дані — лише логічні висновки з наявного.""" def get_autofill_suggestions(filled_fields: dict, empty_fields: list[str]) -> list[dict]: user_prompt = f""" Заповнені поля: {json.dumps(filled_fields, ensure_ascii=False)} Порожні поля для заповнення: {empty_fields} Запропонуй значення для порожніх полів на основі заповнених. """ response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", messages=[ {"role": "system", "content": FORM_CONTEXT}, {"role": "user", "content": user_prompt} ], response_format={"type": "json_object"}, temperature=0.1 ) result = json.loads(response.choices[0].message.content) return result.get("suggestions", []) Інтеграція із зовнішніми даними
Для реквізитів компанії за ІПН — DADATA API:
import requests def get_company_by_inn(inn: str) -> dict: url = "https://suggestions.dadata.ru/suggestions/api/4_1/rs/findById/party" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Token {DADATA_API_KEY}" } response = requests.post(url, json={"query": inn}, headers=headers) suggestions = response.json().get("suggestions", []) if not suggestions: return {} data = suggestions[0]["data"] return { "company_name": suggestions[0]["value"], "kpp": data.get("kpp", ""), "address": data.get("address", {}).get("value", ""), "director": data.get("management", {}).get("name", ""), "ogrn": data.get("ogrn", "") } Чому важлива валідація AI-підказок?
LLM можуть генерувати правдоподібні, але невірні дані. Наприклад, підставити неіснуючу адресу або некоректний email. Тому для кожного поля визначені правила:
| Тип поля | Правило валідації | Що перевіряємо |
|---|---|---|
| Regex + MX-запит | Чи існує домен? | |
| ІПН | Контрольна сума | Коректність цифр |
| Телефон | Нормалізація через libphonenumber | Відповідність формату |
| Дата | Діапазон | Не раніше 1900 і не пізніше 2100 |
Пропозиція з confidence < 0.7 не підставляється автоматично, а лише показується як варіант. Це захищає від помилок і зберігає довіру користувача.
UX автозаповнення
Запропоновані значення показуємо ненав'язливо. Три патерни:
- Ghost text — значення показується блідим кольором прямо в полі. Натискання Tab приймає підказку. Працює для текстових полів.
- Inline badge — поруч із полем з'являється кнопка "Заповнити автоматично" із запропонованим значенням. Користувач підтверджує одним кліком.
- Панель пропозицій — для групи полів (реквізити компанії, адреса доставки) показується блок із набором значень і кнопкою "Застосувати все".
Важливо: завжди дозволяємо користувачеві бачити та редагувати підставлені значення. AI помиляється, особливо в специфічних випадках.
Процес роботи над проектом
- Аналітика — вивчаємо типові сценарії заповнення форм ваших користувачів, визначаємо ключові поля для автозаповнення.
- Проектування — вибираємо режими (тригер по полю / стрімінг), джерела даних (LLM, DADATA, CRM), UX-патерни.
- Реалізація — пишемо React-компонент, серверну частину з інтеграцією LLM, налаштовуємо валідацію.
- Тестування — перевіряємо на 5+ сценаріях, включаючи крайові випадки (порожні поля, некоректний ІПН).
- Деплой — розміщуємо на продакшн, налаштовуємо моніторинг продуктивності (затримки API, точність підказок).
Що входить в роботу
- Документація API та архітектури
- Інтеграція з DADATA, CRM або іншими джерелами
- Розробка компонента з ghost text / inline badge / панеллю
- Валідація та fallback-логіка
- Тестування на 5+ сценаріях
- Навчання вашої команди роботі з системою
- Підтримка та гарантія 6 місяців
Строки та як почати
Базове автозаповнення через LLM для 3–5 полів — 3–4 дні. Інтеграція з DADATA + ghost text UX — плюс 2–3 дні. Стрімінгові підказки для текстових полів — плюс 2 дні. Ми працюємо під ключ, гарантуємо якість і передаємо документацію. Наш досвід: понад 50 проектів з AI-інтеграцією, 10+ років на ринку. Для точного розрахунку та демонстрації — зв'яжіться з нами, оцінимо проект безкоштовно. Замовте консультацію для оцінки вашого проекту.