16 вопросов про
LLM-Агент

Три тарифа по количеству запросов в месяц: S, M, L. Точные цифры — на странице тарифов. На бесплатном тарифе — 100 запросов без карты.

Один вопрос пользователя и ответ бота. Внутренние вызовы function calling и поиск по базе знаний не считаются отдельными запросами.

Да. При переходе на более высокий тариф неиспользованные запросы со старого пакета добавляются к новому — ничего не сгорает, доплата считается пропорционально.

Telegram, MAX, Открытые линии Битрикс24, чат-бот для сотрудников в Битрикс24 и встроенный виджет на ваш сайт. WhatsApp Business — в работе.

Через маркетплейс Битрикс24 в пару кликов. Бот автоматически регистрируется в вашей Открытой линии и синхронизируется с базой знаний компании.

PDF, DOCX, XLSX, HTML, простой текст, ссылки на веб-страницы, Google Docs, Google Sheets, YML-каталоги, база знаний Битрикс24 с автосинхронизацией. Всего 9+ форматов.

amoCRM — в roadmap на 2026. Для остальных CRM интеграция возможна через вебхуки или API — обсуждается с техподдержкой под конкретный сценарий.

Автоматически. Любое изменение статьи в БЗ подхватывается ботом в течение нескольких минут, без ручных действий и переиндексаций.

Поддерживаются российские модели (YandexGPT, GigaChat) и зарубежные. Конкретный набор согласуется с тарифом, отраслью и требованиями к локализации данных. Модель выбирается в настройках агента, можно сравнивать ответы разных моделей.

RAG с гибридным поиском, function calling с проверкой источников и режим строгих ответов по базе знаний с цитированием. Если бот не уверен — он эскалирует на оператора, а не выдумывает.

p95 ≤ 7 секунд. Обычно 3–5 секунд для коротких вопросов, до 7 — для сложных с поиском по большой базе.

Не в смысле fine-tuning модели, а через RAG: вы загружаете документы (каталог, регламенты, инструкции), бот их индексирует и отвечает с опорой на них. Это и есть «обучение на своих данных» — без переобучения LLM.

Да. API предоставляется по запросу через техподдержку — мы обсуждаем сценарий, выдаём ключи и помогаем с интеграцией. Поддерживаются операции с агентами, базой знаний, чатом и веб-хуки на события.

На серверах в Российской Федерации. Соответствуем ФЗ-152 о персональных данных.

Перед каждым запросом к LLM применяется деперсонализация: ФИО, телефоны, email, адреса, паспортные данные и номера карт автоматически маскируются токенами. Модель видит обезличенный текст, а на выходе токены восстанавливаются для клиента.

Да, встроенные фильтры на ненормативную лексику, оскорбления и попытки jailbreak. Бот не реагирует на провокации и автоматически передаёт собеседника на оператора с пометкой в аналитике. Уровень фильтрации настраивается под отрасль.