Задача: с чем заказчики приходят в проект
В типовом ТЗ на ИИ-ассистента для сайта повторяются одни и те же пункты: первая линия поддержки не успевает отвечать на однотипные вопросы, клиенты уходят с сайта ночью и в выходные, а база знаний есть — но в виде документов, по которым человек ищет ответ дольше, чем готов ждать. Заказчик хочет, чтобы частые вопросы закрывались автоматически, а сложные — доходили до живого специалиста с контекстом диалога.
Второй типовой сценарий — сайт госучреждения или сервисной компании, где обращения граждан и клиентов идут через формы и почту. Здесь ассистент работает как предварительный фильтр: уточняет вопрос, подсказывает готовый ответ из регламентов и передаёт оператору уже оформленное обращение. Третий — внутренний помощник для сотрудников, но его мы разбираем в отдельном кейсе LLM + RAG по базе документов.
Решение: из чего состоит ассистент
Ассистент — это не «нейросеть на сайте», а конвейер из четырёх блоков. Канал — виджет на сайте, отдельная страница или мессенджер. База знаний — ваши документы, разбитые на фрагменты и превращённые в векторный индекс: регламенты, прайсы, инструкции, FAQ. Модель — готовая LLM: для большинства задач хватает GigaChat по договору обработки данных, для персональных данных и госсектора стандарт — on-premise LLM в закрытом контуре. Оркестратор — сценарии, фильтры, лимиты полномочий и правило эскалации: что ассистент отвечает сам, а что сразу передаёт человеку.
Такой подход называется RAG — retrieval-augmented generation: модель отвечает строго по найденным фрагментам вашей базы, а не «из памяти», и каждый ответ прослеживается до источника. Обновление знаний — перезагрузкой документов, без дообучения модели. Чем это лучше кнопочного чат-бота, разбираем в ответе «Чем ИИ-ассистент отличается от обычного чат-бота».
Архитектура: как устроен контур
Архитектура типового контура (текстовая схема)
Посетитель сайта ──► Виджет-чат (веб / мобильная версия)
│ вопрос свободным текстом, 24/7
▼
Оркестратор сценариев ──► фильтры ввода, лимиты, журнал диалогов
│ поиск по базе знаний
▼
RAG-контур: векторный индекс ◄── документы (PDF, DOCX, страницы сайта)
│ фрагменты + инструкции
▼
LLM: GigaChat по API | on-premise LLM (для ПДн и госсектора)
│ ответ + ссылка на источник
├──► уверенного ответа нет ──► оператор (эскалация)
▼
Интеграции: CRM / 1С / тикет-система
▼
Аналитика: доля точных ответов, неотвеченные вопросы, диалоги
Ключевое решение архитектуры — где стоит модель. API-схема дешевле и быстрее запускается; закрытый контур дороже, но запросы не покидают периметр организации — это стандарт для персональных данных и госсектора. Второе решение — порог эскалации: ассистент обязан честно говорить «не знаю» и звать оператора вместо выдумывания ответа; за это отвечают фильтры уверенности и guardrails.
Этапы и сроки: от прототипа до контура
| Этап | Что получается | Цена | Срок |
|---|---|---|---|
| Аудит задачи и данных | карта сценариев, состояние базы знаний, выбор контура модели | 90 000 ₽ | 3–5 рабочих дней |
| Прототип | ассистент отвечает на ваших данных — видно «вживую» до больших вложений | 90 000 ₽ | 3–5 рабочих дней |
| Пилот (LLM + RAG, один процесс) | изолированный контур, замеры доли точных ответов и сэкономленных часов | от 480 000 ₽ | 4–6 недель |
| MVP с виджетом и интеграциями | чат-виджет, админ-панель, передача в CRM/1С, 150–220 часов работ | от 690 000 ₽ | 2–3 недели |
| Полный контур | все сценарии, голос, мобильная версия, контроль качества | 0,9–1,2 млн ₽ | 4–6 недель |
| Сопровождение | обновление базы, новые сценарии, контроль деградации ответов | от 50 000 ₽/мес | — |
Цены — прайс НЬЮ-ССТ на сентябрь 2026, «от», без НДС (УСН, п. 2 ст. 346.11 НК РФ). Трудоёмкость считается по ставкам 2 800–3 800 ₽/ч — это ставки рынка, те же, что в НМЦ-сетках крупнейших заказчиков.
Ориентир бюджета и что на него влияет
Большая часть бюджета — не модель, а база знаний и сценарии: разбор реальных обращений, подготовка документов и метрики качества ответов занимают 60–70% труда. Дальше по влиянию: число каналов (сайт дешевле, телефония и мессенджеры добавляют интеграций), контур безопасности (обезличивание ПДн по 152-ФЗ, логирование, аттестация ИСПДн 60 000–350 000 ₽ через партнёра-лицензиата ФСТЭК) и сопровождение.
Для сверки с рынком: закрытые в сентябре 2026 закупки ассистент-класса ушли за 630 000 ₽ (сопровождение АИС с диалоговой нейросетевой системой, ГБУ РК «МФЦ Республики Крым») и 1 200 000 ₽ (чат-бот для АО «Пассажирсервис», группа РЖД) — оба лота с одной заявкой, без снижения. Крупные ИИ-платформы стоят иначе — 17–26 млн ₽, но это уже не ассистент, а платформа с интеграциями и миграциями. Полный разбор этих лотов — в кейсе «Сколько стоит ИИ-ассистент».
Что получает заказчик: метрики процесса
Мы не публикуем выдуманных цифр «выросли конверсии на N%» — результат фиксируется в КП и замеряется на приёмке. В типовом проекте метрики такие:
- Доля точных ответов — по выборке реальных вопросов; целевое значение фиксируется в КП до старта работ.
- Доля обращений без оператора — сколько диалогов закрыто ассистентом без эскалации.
- Время первого ответа — ассистент отвечает мгновенно; оператор получает только сложные вопросы с контекстом.
- Журнал неотвеченного — список вопросов, на которые база знаний не ответила: это готовый план доработки документов.
- Админ-панель — редактирование базы без разработчиков, статистика диалогов.
Границы и риски: где ассистент не поможет
Честные ограничения типового контура: ассистент не работает лучше вашей базы знаний — если документы противоречивы, отвечать он будет так же противоречиво; без фильтров модель может «галлюцинировать» — поэтому guardrails и порог эскалации обязательны; публичный виджет требует защиты от промпт-инъекций (речь об OWASP LLM Top-10 — разбор уязвимостей начинается с LLM01). Если обращения уникальны почти всегда — автоматизация первой линии не окупится, и мы говорим об этом на аудите.
Об этом разборе. Это типовой проект — обезличенный контур из нашей практики проектирования и реальных ТЗ; имена заказчиков не раскрываются (NDA). Рыночные цифры — из открытых закупочных карточек (выборка 236 закрытых ИТ-лотов, снятых 18–19.09.2026). Наши цены — прайс на сентябрь 2026, «от», без НДС (УСН). Метрики результата фиксируются в КП и на приёмке.