Презентація під клієнта за 3 години замість 5 днів

У компанії широкий портфель послуг і рішень, і під кожну угоду продавці збирали презентацію вручну. Вони шукали релевантні послуги, сценарії й кейси в різних внутрішніх джерелах і зводили їх в один документ. На одну презентацію йшло 5 днів.

1. Запит під угоду. Продавець описує можливість звичайною мовою: індустрію клієнта, задачу, технології, обмеження. Агент на LangChain розбирає запит на критерії пошуку.
2. Індекс внутрішніх матеріалів. Описи послуг, сценарії використання й кейси з кількох внутрішніх джерел розбили на фрагменти з метаданими (індустрія, технологія, тип послуги) і проіндексували ембедінгами BGE-M3 у векторній базі Qdrant.
3. Пошук і відбір. Асистент поєднує векторний пошук із фільтрами за метаданими і відбирає послуги, сценарії й кейси, найближчі до конкретної можливості, а не просто найпопулярніші.
4. Збирання презентації. Gemini 1.5 Pro з великим контекстним вікном отримує відібрані матеріали й складає структуру презентації: задача клієнта, релевантні послуги, схожі кейси, наступні кроки. Кожен пункт спирається на документ компанії, а не на загальні знання моделі.
5. Перевірка продавцем. Продавець переглядає й редагує чернетку перед відправкою клієнту. Історія запитів і готових матеріалів зберігається в PostgreSQL, тож удалі структури можна використати знову.
6. Актуальність і доступ. Нові кейси й зміни в описах послуг надходять через Kafka й одразу потрапляють в індекс. Продавці входять через Keycloak (єдиний вхід), а оновлення асистента проходять CI/CD у Jenkins.

• Оркестрація: LangChain
• Модель: Gemini 1.5 Pro
• Ембедінги й пошук: BGE-M3, Qdrant, фільтри за метаданими
• Дані й історія запитів: PostgreSQL
• Оновлення джерел: Apache Kafka
• Доступ: Keycloak (SSO)
• CI/CD: Jenkins

Презентація під клієнта тепер займає 3 години замість 5 днів. Команда продажів опрацьовує на 20% більше запитів клієнтів і швидше відповідає на нові можливості.