Создание AI-ресепшиониста для автомастерской: RAG-пайплайн и интеграция голосового управления

Создание RAG-пайплайна

Первым шагом было создание точной базы знаний для предотвращения галлюцинаций. Разработчик собрал данные со страниц услуг и цен автомастерской в markdown-файлы, создав структурированную базу знаний, охватывающую более 21 документа, включая типы услуг, цены, сроки выполнения, часы работы, способы оплаты, политику отмены, информацию о гарантии, автомобили на подмену и специализированные марки автомобилей.

Каждый документ был преобразован в 1024-мерный вектор с помощью Voyage AI (voyage-3-large) и сохранён в MongoDB Atlas вместе с исходным текстом, с созданием индекса Atlas Vector Search на поле эмбеддинга.

Когда клиент задаёт вопрос, запрос эмбеддируется с использованием той же модели Voyage AI и выполняется поиск по индексу Atlas Vector Search, возвращая 3 наиболее семантически похожих документа. Полученные документы передаются в качестве контекста в Anthropic Claude (claude-sonnet-4-6) со строгим системным промптом: отвечать только на основе базы знаний, сохранять ответы краткими и разговорными, а если ответ неизвестен — сообщить об этом и предложить оставить сообщение.

Пример ответа: "Сколько стоит замена масла?" → "45$ за минеральное, 75$ за синтетическое. Включает масляный фильтр, долив жидкостей и проверку давления в шинах. Занимает около 30 минут."

Подключение к реальной телефонной линии

Разработчик использовал Vapi в качестве голосовой платформы для обработки телефонии: покупка телефонного номера, преобразование речи в текст (через Deepgram), преобразование текста в речь (через ElevenLabs) и вызов функций в реальном времени на сервер.

Был создан вебхук-сервер на FastAPI с эндпоинтом /webhook. Когда звонящий задаёт вопрос, Vapi отправляет запрос tool-calls на этот эндпоинт с вопросом звонящего. Сервер направляет его в RAG-пайплайн, получает ответ от Claude и отправляет обратно в Vapi, который зачитывает его звонящему.

Во время разработки сервер работает локально на порту 8000 и доступен через Ngrok, который создаёт туннель к публичному HTTPS-URL, вставляемому в панель управления Vapi в качестве эндпоинта вебхука.

В панели управления Vapi ассистент был настроен с приветствием ("Привет, спасибо за звонок в Dane's Motorsport, чем я могу вам помочь сегодня?") и двумя инструментами: answerQuestion для ответов на основе RAG и saveCallback для сбора имени и номера, когда на вопрос нельзя ответить.

Vapi отправляет полную историю разговора с каждым запросом, обеспечивая память диалога.