Проблема:
Команда федерального EdTech-проекта* столкнулась с высокой нагрузкой на кураторов из-за большого количества обращений от участников, особенно с учётом разницы часовых поясов. Также стояла задача оптимизации операционных затрат.
Что реализовали:
Интегрировали AI-куратора в закрытую LMS-платформу. Модель была дообучена на материалах курса и настроена по принципу RAG (вопрос–ответ с источниками). Ученики получали быстрые, понятные ответы с ссылками на соответствующие разделы программы — в любое время суток, без ожидания ответа от человека.
Результаты проекта:
* - название скрыто по условиям NDA
Команда федерального EdTech-проекта* столкнулась с высокой нагрузкой на кураторов из-за большого количества обращений от участников, особенно с учётом разницы часовых поясов. Также стояла задача оптимизации операционных затрат.
Что реализовали:
Интегрировали AI-куратора в закрытую LMS-платформу. Модель была дообучена на материалах курса и настроена по принципу RAG (вопрос–ответ с источниками). Ученики получали быстрые, понятные ответы с ссылками на соответствующие разделы программы — в любое время суток, без ожидания ответа от человека.
Результаты проекта:
- Более 2000 учеников пользовались ботом в течение практикума.
- Только 4% вопросов были переадресованы живым кураторам.
- Система обеспечивала доступную, точную и круглосуточную поддержку.
- Снижена нагрузка на команду проекта и оптимизированы ресурсы.
* - название скрыто по условиям NDA