Как искусственный интеллект помогает оставить 2 редакторов вместо штата копирайтеров для сети из 9 ресторанов

Задача

Моя команда занимается внедрением различных ИИ‑решений в бизнес‑процессы компаний.

Недавно к нам обратилось руководство российской ресторанной сети с просьбой помочь сократить издержки на копирайтеров.

Сеть владеет девятью ресторанами, и у каждого ресторана свои концепция, фишка, стиль, шеф, Tone‑Of‑Voice и так далее.

В такой ситуации ввести копирайтера в курс дела, дать ему время и возможность усвоить Tone‑Of‑Voice каждого ресторана — не такая уж простая задача.

Решение

Мы помогли клиенту и спроектировали систему, состоящую из двух главных компонент.

Первая компонента — это, условно говоря, память системы. Вторая компонента — интерфейс, через который редактор будет взаимодействовать с системой. Давайте разберем каждую компоненту по отдельности.

«Память» ИИ‑копирайтера

Несколько упрощая, можно сказать, что память нашего ИИ‑копирайтера состоит из двух основных частей.

Первая часть — это хранилище всех материалов, созданных компанией за годы существования: лендинги, посты, буклеты, рассылки и так далее. Можно сказать, что эта часть отвечает за факты. Каждый ресторан представлен набором текстов, связанных с ним. Все эти тексты образуют концепцию конкретного ресторана.

Однако есть трудность. Концепция каждого ресторана — то есть весь набор документов, связанных с рестораном — внушительного объёма и не помещается в одно контекстное окно чат‑бота.

Мы решили эту проблему так. В среду Notion, в которой хранится концепция по каждому ресторану, мы добавили дополнительный документ — Tone‑Of‑Voice этого ресторана, сформированный на базе концепции. Это и есть вторая часть памяти — тот стиль, в котором ресторан ведет коммуникацию со своей аудиторией.

Важно, что эта система динамическая. Новые тексты сразу добавляются в память и тем самым содержат систему в актуальном состоянии.

Телеграм‑бот

Вторая компонента системы — интерфейс взаимодействия. Тут всё просто. В качестве интерфейса мы выбрали телеграм‑бота. Таким образом, вся цепочка работы системы схематически выглядит так.

Пример использования

Предположим, редактор пишет в телеграм‑бот:

«Напиши пост в соцсети ресторана «NM» о новом блюде «щечки по‑аргентински» от шефа, подача которого начнется в начале следующей недели и продолжится в течение трех недель».

Система извлекает из этого запроса, прежде всего, название ресторана. Вооружается Tone‑Of‑Voice этого ресторана, обращается к фактам об этом ресторане, извлекает имя шефа, часы работы и прочие подробности о ресторане, и выдаёт редактору, допустим, следующий текст:

«Привет, гурманы! С понедельника, 19 января, по воскресенье, 1 февраля, наш шеф Эмилио Гонсалес запускает новое экспериментальное блюдо под названием “Щечки по‑аргентински”. Мы впервые за все годы существования ресторана подаем это блюдо. Мы уверены, что вы оцените его по достоинству. Приходите к нам с 12 дня до 2 ночи по будням, с 17 вечера до 4 утра в пятницу, субботу и воскресенье. Не забудьте, что всю зиму у нас функционирует отапливаемая терраса с замечательным видом на набережную».

Дополнительные особенности Системы

ИИ‑копирайтер умеет не только писать тексты по указанному принципу, но также умеет делать рерайты, переводить тексты на разные языки, он даже умеет обрабатывать голосовые сообщения и превращать их в связный и отредактированный текст, проверять стилистику и писать тексты по заданному примеру. Кроме того, Телеграм‑бот настроен так, что человек, не владеющий необходимыми правами доступа, просто не сможет воспользоваться системой.

Также бот понимает специфику различных контентных площадок. Его можно попросить написать заголовок или, например, описание телеграм‑канала — и он автоматически выдаст подходящий текст нужного объёма.

Как сделать ИИ‑копирайтера

Большие языковые модели, на базе которых собираются такие сложные системы, доступны всем. Однако, чтобы собрать ИИ‑копирайтера, подобного нашему, вам (или вашему IT‑отделу) нужно освоить RAG‑системы, векторные базы данных (например, Qdrant, которым пользуемся мы), стандарты сборки ИИ‑агентов и другие технологии, с помощью которых создаются современные интеллектуальные системы. Кроме того, вы можете поручить разработку подобного ИИ‑сотрудника и автоматизацию бизнес‑процессов специализирующимся на этом IT‑компаниям.

Такого рода ИИ‑системы можно гибко настраивать для оптимизации большого числа рутинных процессов компании — в администрировании, обучении персонала, менеджменте, работе с базой клиентов и так далее. Это широкое поле для творчества и новых идей.

Не только ИИ‑копирайтер

Начать работать с нейросетями просто — можно изучить азы промпт‑инжиниринга по открытым источникам, адаптировать под свои задачи несколько шаблонов и генерировать визуал или текст. Можно описать свою задачу и попросить модель подсказать, с помощью каких инструментов оптимальнее её решать. Ничего не понимая в коде, можно запросить нехитрый скрипт для расчета или анализа различных метрик вашего бизнеса.

Конечно, когда речь заходит о комплексных системах и базах знаний компании, которые должны разворачиваться и работать автономно, с контролем безопасности данных, лучше всего обратиться к профессионалам.

Также нужно быть готовым к скептицизму со стороны ваших сотрудников, ведь может показаться, что ИИ — их прямой конкурент. Но он подвержен галлюцинациям и ошибкам, и нельзя оставить результаты его работы без проверки.

Тем не менее профессионалы тщательно валидируют свои ИИ‑системы, снижая процент ошибок до малых значений, сравнимых с процентом человеческих ошибок или даже меньших его.

Важно понимать, что ИИ‑помощник состоит из множества узлов, каждый из которых гибко настраиваем. Это делает систему очень адаптивной и подходящей почти под любой запрос и бизнес‑задачу.