Задача
Осенью 2026 года корпоративные университеты и организаторы больших мероприятий формулируют спрос на «ИИ-ассистента конференции» как единую систему, а не набор разрозненных ботов. Типовые требования из реальной публичной закупки сентября 2026: до 1 000 очных и 20 000 онлайн-участников; пиковые нагрузки в сотни одновременных сессий и до 200 параллельных запросов к модели; PWA или мобильное приложение; нетворкинг с ИИ-подбором собеседников; ответы на вопросы по расшифровкам выступлений, причём новая сессия должна попадать в базу знаний ассистента не позднее 5 минут; SLA-дежурство в день события с раннего утра до позднего вечера.
Отдельная сложность — содержательная: участники спрашивают «что сказал спикер про X», «где найти слайды», «с кем стоит познакомиться по моей роли». Обычный чат-бот по FAQ это не закрывает: нужен поиск по фактам выступлений с указанием источника и рекомендательный блок по людям. При этом закупочные требования фиксируют конкретную модель (GigaChat), режим оплаты и жёсткие сроки — типовой горизонт от подписания договора до события составляет 4–6 недель.
Наше решение
Мы не разрабатываем такой ассистент с нуля — собираем на действующей платформе экосистемы ВЫШКА (веб-чат, PWA-клиенты, профили пользователей, RAG-контур, подключение LLM по API, администраторская панель). Это сокращает срок и риск: к событию готовится доработанная и нагрузленно проверенная конфигурация, а не экспериментальный код.
Архитектура
- Клиент участника — PWA. Устанавливается ссылкой или QR-кодом, работает в браузере без магазинов приложений, авторизация по билету или email-приглашению.
- LLM-слой — GigaChat API. Основная модель по требованиям закупки; при необходимости — резервный сценарий на другой российской модели.
- RAG-контур. Программа, аннотации, слайды и расшифровки выступлений проходят потоковую обработку: распознавание речи, разбиение на фрагменты, векторизация, загрузка в базу знаний. Индексация завершённой сессии — до 5 минут, поэтому ассистент отвечает по «свежим» выступлениям уже в перерыве.
- Нетворкинг. Профили участников (роль, интересы, цели) превращаются в векторные описания; движок подбирает релевантные контакты и формулирует, зачем знакомство интересно обеим сторонам.
- Модерация и аналитика. Администратор видит поток вопросов, блокирует недопустимые темы, получает отчёт: что спрашивали, по каким темам ассистент отвечал чаще, где в программе «провалы» внимания.
- Дежурство. В день события — смена инженеров: контроль метрик, горячие правки базы знаний, реагирование на инциденты по SLA.
Этапы
- Аудит и прототип (3–5 рабочих дней). Разбор программы и требований, настройка ассистента на реальных данных, демо заказчику.
- MVP (2–3 недели). Чат, база знаний по программе, профили, админ-панель, первичная нагрузочная прикидка.
- Полный контур (4–6 недель). Потоковая индексация расшифровок, нетворкинг-модуль, интеграции (регистрация, бейджи, рассылки), ролевая модерация.
- Нагрузочное тестирование и репетиция. Прогон пиковых сценариев на стенде, план восстановления, учебная тревога с командой.
- Событие с SLA-дежурством. Работа ассистента и смены инженеров на всём горизонте мероприятия.
- Пост-аналитика. Отчёт по вопросам и интересам, выгрузка данных, решение о переиспользовании ассистента на следующих событиях.
Результат-ориентир
| Параметр | Ориентир решения |
|---|---|
| Одновременные запросы к ассистенту | до 200 параллельных сессий (проектируется от пика ТЗ) |
| Индексация выступления | ≤ 5 минут от окончания сессии до готовности ответов по ней |
| Ответы по содержанию | с указанием источника (сессия, спикер, фрагмент) |
| Доступность в день события | SLA-дежурство смены инженеров весь горизонт мероприятия |
| Срок полного контура | 4–6 недель от старта до репетиции |
| Эффект для организатора | снижение потока однотипных вопросов на стойки регистрации и в чаты организаторов, вовлечённость участников, аналитика интересов |
Прозрачность ответов — принципиальна: ассистент ссылается на источник (какая сессия, какой слайд), а спорные вопросы уходит в живую поддержку. Это же требование — базовое для безопасности RAG-контуров: база знаний контролируется администратором, недопустимые темы закрываются фильтрами.
Цены: сентябрь 2026 (УСН)
| Состав | Цена | Срок |
|---|---|---|
| Аудит и прототип на данных программы | от 90 000 ₽ | 3–5 рабочих дней |
| MVP (чат + база знаний + профили) | от 690 000 ₽ | 2–3 недели |
| Полный контур (нетворкинг, расшифровки, модерация, нагрузочные) | 0,9–1,2 млн ₽ | 4–6 недель |
| Поддержка и дежурство | от 50 000 ₽/мес | по договору |
НДС не облагается в связи с применением УСН (п. 2 ст. 346.11 НК РФ). Для сопоставления: закрытые в сентябре 2026 рыночные контракты на ИИ-чат-боты для гос- и корпоративных заказчиков заключались в диапазоне 0,6–1,2 млн ₽, при этом лот с единственной заявкой ушёл по полной начальной цене — рынок пока тарифицирует ИИ как обычную разработку, не закладывая премию. Типовое разложение бюджета события: лицензия платформы, доработка под программу и поддержка — каждая часть считается отдельно и видна в смете.
Коротко о главном
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Базовая модель | GigaChat API (по требованиям закупки) |
| Клиент | PWA без публикации в сторах |
| База знаний | программа + слайды + расшифровки, индексация ≤ 5 мин |
| Полный контур | 0,9–1,2 млн ₽, 4–6 недель (сентябрь 2026) |
| Дежурство | SLA-смена инженеров на весь день события |