AI-менторы
AI-менторы по материалам онлайн-школы
Сервис ищет информацию в базе знаний курса и готовит ответы для учеников в GetCourse, Telegram и MAX.
Задача
Ученики часто задают вопросы, ответы на которые уже есть в материалах курса. Школе нужен помощник для таких обращений, с отдельной базой знаний для каждого курса и доступами из GetCourse.
Что сделано
Разработал сервис с векторным поиском по документам и генерацией ответов. Подключил виджет, ботов и обращения GetCourse. Добавил настройки менторов, доступов и лимитов сообщений.
Результат
Школа может создавать помощников под разные курсы и подключать их к своим каналам поддержки. Ответ формируется с учётом найденных материалов; базой знаний и настройками управляет команда школы.
Настройка менторов. В приложении можно создать отдельных помощников под курс, продукт или направление поддержки. У каждого свои инструкции и загруженные документы: материалы обучения, справки и ответы на типовые вопросы.
Поиск и генерация. Документы преобразуются в векторное представление с помощью OpenAI text-embedding-3-small и хранятся в PostgreSQL с pgvector. По вопросу ученика сервис находит подходящие фрагменты и передаёт их в DeepSeek для подготовки ответа.
Инструкции ограничивают ответ материалами базы и задают поведение, когда информации не хватает. Это не гарантия отсутствия ошибок: качество ответа зависит от документов, поиска и модели.
Каналы общения. Виджет встраивается на страницы GetCourse: в тренинги, лендинги и личный кабинет. Также доступны боты в Telegram и MAX, входящие диалоги и HelpDesk GetCourse.
В Telegram ученик выбирает ментора из доступных ему помощников. Команда может подключать нужные каналы, сохраняя настройки ментора в одном сервисе.
Доступы и лимиты. Право пользоваться ментором определяется через GetCourse: правила, сегменты и подписки. Школе не нужно вручную вести второй список учеников в AI-сервисе.
Лимиты сообщений задаются в приложении. Можно ограничить число обращений на пользователя или настроить условия под тариф.
Серверная часть. Бэкенд написан на Go, данные и векторный индекс хранятся в PostgreSQL с pgvector. Генерация ответов и расчёт эмбеддингов выполняются через внешние API моделей.
Для ответа в генеративную модель отправляются вопрос и найденные фрагменты базы знаний. Для построения поискового индекса текст документов обрабатывается моделью эмбеддингов. Размещение бэкенда на отдельном сервере не означает, что весь AI-процесс выполняется локально.
AI-ментор готовое решение, которое настраивается под вашу школу. Как подключить AI-ментора к вашей школе
