Девять ресторанов, один ИИ-копирайтер и десятикратное увеличение скорости создания текстов

Основатель айти-компании «Спокойствие и Уверенность» Егор Мелкозёров расскажет, как, используя Notion, Rag и Telegram-бота создали ИИ-копирайтера, который на основе фактов о компании и стиля её коммуникации с клиентами закрывает все потребности бизнеса в текстах.

Общая схема системы

Один наш клиент владеет девятью ресторанами в России. В каждом ресторане есть свои концепция, специфика, шеф, собственный стиль и tone of voice в общении с пользователями.

Tone of voice — это манера общения компании. Стиль общения с устоявшейся лексикой, с узнаваемым обращением к аудитории, транслирующий определённые эмоции и ценности.

Наш клиент столкнулся с тем, что, поскольку для всей сети нужно много различных текстов — описаний блюд, постов в соцсетях, переводов на другие языки, пресс-релизов, анонсов мероприятий, наполнения сайта, рассылок и так далее — нужно много копирайтеров, а это требует большого ресурса.

Клиент попросил нас создать систему, которая заменила бы штат копирайтеров. И мы решили эту задачу.

Написали ИИ-копирайтера, который генерирует компании весь текстовый контент с учётом специфики и tone of voice каждого ресторана, с последующей ручной проверкой текстов редакторами. Тем самым авторский штат компании сократился до двух человек.

Дальше мы расскажем из каких основных компонентов состоит такая система и что для этого нужно.

Схема базы знаний

Система состоит из двух основных компонентов.

Первый — база знаний. Это набор документов, постов, различного текстового контента, созданного компанией за всё время её существования.

Это очень важная часть системы, потому что искусственный интеллект должен опираться на реальные данные и факты о ресторанах, даты, имена, концепции, расписания, чтобы ни в коем случае не дезинформировать пользователя и не выдать ему галлюцинации вместо достоверных данных. Поэтому строгая фактическая база — это краеугольный камень системы.

Второй компонент: на базе документов, которые мы попросили компанию собрать в Notion, мы сформировали по каждому ресторану отдельный документ, описывающий его tone of voice.

Тем самым база знаний нашей сети состояла из двух главных частей: фактической и стилистической.

Так выглядит полный майндмэп базы знаний

Дальше разберёмся, как мы реализовали взаимодействие редакторов с системой. В качестве интерфейса этого взаимодействия мы выбрали Telegram-бот, сопряжённый с моделью искусственного интеллекта и базой знаний компании.

Редактор пишет в бот запрос на текст.

Например: «Напиши небольшой пост в канал ресторана Daily Meal Place с упоминанием шефа, его коронных блюд и режима работы ресторана».

Допустим, редактор получает от системы такой результат:

«Привет! Двери ресторана Daily Meal Place всегда открыты для вас с пяти вечера до двух ночи. Шеф Антонио Полоцци всегда готов порадовать гостей своим фирменным ризотто и угрями на углях!

Не забудьте, что у нас есть второй этаж, где можно забронировать столик у окна и любоваться на заснеженный и нарядный сквер, попивая в тепле и уюте просекко».

Редактор может внести правки сам или попросить бота исправить текст, если какой-либо информации не хватает или допущена ошибка.

Или вот ещё пример: «Напиши пост в телеграм-канал, приглашающий гостей ресторана Daily Bread Spot на новую летнюю террасу, которая открывается 21 мая».

Вот что выдаст система:

«Дорогие гости!

Рады пригласить вас отметить начало лета вместе с Daily Bread Spot! 21 мая открывается наша новая летняя терраса — идеальное место для тех, кто ценит качественную средиземноморскую кухню и атмосферу уюта на свежем воздухе.

На террасе вас ждут наши фирменные блюда из отборных ингредиентов, камерные омакасе-ужины без заранее подготовленного меню, а также широкий ассортимент уникальных вин, которые идеально дополнят ваше гастрономическое путешествие.

Приходите насладиться свежестью лета, изысканным вкусом и тёплой дружеской атмосферой в Daily Bread Spot!

Мы с нетерпением ждём встречи!

Забронируйте столик и погрузитесь в настоящий средземноморский опыт под открытым небом!».

Рабочий майндмэп всего бота

Важная особенность бота — доступ к нему предназначен только задействоаанным в написании текстов сотрудникам.

Созданный контекст общения сохраняется, векторизуется и добавляется в базу. Тем самым база знаний пополняется за счёт новых текстов.

Кроме того, можно попросить систему написать текст под конкретный формат, например, поста в соцсети, лида для статьи или заголовка в шапку профиля. Соответственно, модель выдаст текст ровно на столько знаков, на сколько предполагает формат.

Помимо создания текстов мы закрываем с помощью ИИ для бизнеса большое количество других IT-задач. Помогаем выстраивать IT-инфраструктуру, автоматизировать бизнес-процессы.

Если вам нужна помощь с решением IT-задач для своего бизнеса, подписывайтесь на мой канал. Напишите и расскажите, какие задачи перед вами стоят и какие решения вам нужны. Возможно, их реализация проще, чем кажется на первый взгляд.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.