Все кейсы
Логотип Дельфин-клуб
Комьюнити Дельфин-клуб

ИИ-ассистент для комьюнити Дельфин-клуба

Автоматизировали ответы в чатах. Команда модераторов получила обратно ~50 часов в неделю на троих.

Главная метрика
−85%
нагрузки на команду модераторов · 3 месяца наблюдений
Стек
Claude (Anthropic)n8nVector DB (Chroma)Telegram Bot API
Проблема

В чатах комьюнити (>10К участников) команда модераторов отвечала на одинаковые вопросы по 30+ часов в неделю на человека: расписание, условия членства, регламенты — поток повторов. Старшие модераторы не успевали разбирать сложные случаи, новички уходили без ответа.

Решение

ИИ-агент с RAG по базе знаний клуба (методички, FAQ, регламенты, расписание). Отвечает на типовые вопросы мгновенно — за 2–4 секунды. Сложные эскалирует модераторам с готовой саммари и предложением вариантов ответа. Все взаимодействия логируются для аудита и итеративного обновления базы знаний.

Результат · 3 месяца после запуска
  • Время на типовые вопросы: ~60 ч/нед на модератора → ~9 ч/нед (за 3 месяца)
  • +5% конверсия в новые членства (атрибуция — ответ за секунды vs часы)
  • 24/7 покрытие — раньше модерация шла только в рабочее время
  • Один модератор справляется с нагрузкой, на которую раньше уходило трое
Ограничения · честный disclosure

Сложные индивидуальные вопросы (~12% трафика) по-прежнему эскалируются модератору — это сделано намеренно. RAG обновляется раз в неделю, между обновлениями новые регламенты могут отвечать «свяжитесь с модератором».

Контекст

Дельфин-клуб — закрытое комьюнити с >10 000 участников, регулярными мероприятиями и сложной системой членства. Команда модераторов из трёх человек отвечала на одинаковые вопросы по 30+ часов в неделю на человека. Это не масштабировалось.

Архитектура

ИИ-агент построен на Claude (Anthropic) + RAG-индексе по базе знаний клуба:

  • База знаний: методички, FAQ, регламенты, расписание, условия членства — всё в Markdown, индексируется в Chroma еженедельно.
  • Агент: Claude Sonnet с системным промптом, описывающим тон клуба, ограничения и правила эскалации.
  • Оркестрация: n8n принимает входящие сообщения из Telegram, классифицирует, передаёт агенту, постит ответ.
  • Эскалация: при низкой confidence или явном запросе человека сообщение уходит модератору с готовой саммари.
  • Логирование: все взаимодействия в PostgreSQL для аудита и обучения базы знаний.

Метрики

Замеры за 3 месяца после запуска:

  • Время на типовые вопросы у каждого модератора: было ~60 часов/неделя, стало ~9 часов/неделя
  • Конверсия в новые членства: +5% (атрибуция через UTM-метки сообщений с приглашениями)
  • Покрытие: 24/7 (раньше — только в рабочее время)
  • Нагрузка распределилась: один модератор справляется с тем, на что раньше уходило трое

Ограничения

Сложные индивидуальные вопросы (~12% трафика) ИИ-агент намеренно эскалирует модератору с подготовленной саммари — это не баг, а дизайн. RAG обновляется раз в неделю, и в промежутках между обновлениями новые правила могут отвечать как «свяжитесь с модератором».

Хотите такой же результат?

Расскажите про ваш процесс — оценим за один созвон 15–20 минут, бесплатно.