02. Конструктор таксономии и правил без релиза
| Статус | в MVP: базовые типы; кастомная таксономия — v1.1 (Q2 2027) |
| Тариф | «Бизнес» и выше |
| Зависимости | Модели распознавания и методика оценки качества §3 (каскад «правила → LLM → человек») |
Проблема
«Спец-ответы» операторов не формализованы: бизнес говорит «нужно ловить, когда менеджер обещает перезвонить и не назначает время». Универсальной метки для этого нет, а любое изменение классификации в классических системах — это релиз, интеграция или заявка подрядчику. В итоге таксономия замирает на том виде, в котором её сдали при внедрении.
Решение
Конструктор из трёх слоёв, который правит бизнес-аналитик клиента, а не разработчик:
Слой 1 — правила (детерминированные). Словари и регулярные выражения: «оставьте сообщение», стоп-слова, обязательные фразы скрипта. Нечёткий поиск (rapidfuzz) с порогом схожести — чтобы «здрасьте» ловилось так же, как «здравствуйте». Применяются мгновенно, на уже обработанных звонках — кнопкой «применить к периоду».
Слой 2 — LLM-метки. Метка описывается текстом на русском: название, определение, 2–3 примера «да» и «нет», список того, что меткой не считается. Система сама собирает промпт со строгой JSON-схемой ({label, value, confidence, evidence}) и прогоняет по транскриптам. Никакого «обучения модели» и выгрузки данных наружу.
Слой 3 — проверка на эталоне. Перед публикацией версии таксономии запускается A/B на регресс-наборе: 300–500 размеченных звонков клиента. Видно precision/recall по каждой метке, и решение принимается по цифрам, а не по вкусу. Отклонённая версия не попадает в прод.
Версионирование. Каждая публикация — версия таксономии с автором, датой и диффом изменений. Вердикты звонков хранят версию, поэтому исторические данные сравнимы между собой. Откат — одна кнопка.
Как это выглядит
- Экран «Таксономия»: список меток, каждая — карточка «определение + примеры + метрика
качества на эталоне».
- Экран «Правила»: редактор словарей с тестом на живом звонке — сразу видно, где сработало.
- Дашборд «Качество метки»: precision/recall, доля низкой уверенности, список спорных
звонков — сразу в очередь ручного контроля.
- API:
GET/PUT /v1/taxonomy,POST /v1/taxonomy/{version}/evaluate(прогон на эталоне).
Метрики успеха
| Метрика | Цель |
|---|---|
| Время от идеи метки до прода | ≤ 1 день (у конкурентов — недели) |
| Доля меток с precision < 0,8 после настройки | ≤ 10 % |
| Правки таксономии, сделанные клиентом самостоятельно | ≥ 80 % (без обращений в поддержку) |
| Число версий таксономии на клиента за год | 4–12 (признак живого использования) |
Этапы
- MVP: правила (словари, стоп-слова) + базовые типы соединений; версионирование.
- v1.1: LLM-метки через конструктор, регресс-набор и A/B, откат.
- v1.2: библиотека отраслевых шаблонов (недвижимость, коллекшн, телемедицина,
автосервис, e-commerce) — «поставьте галочку, что вы продаёте».
Монетизация
Кастомная таксономия — граница между тарифами «Старт» и «Бизнес» (разница 40 000 ₽/мес). Библиотека отраслевых шаблонов — ускоритель продаж: шаблон снимает 2 недели воркшопов и позволяет входить в отрасль «пакетом».
Почему этого нет у других
- Модули телефонии (Mango, UIS) дают фиксированный набор чек-листов: добавить свою метку
нельзя.
- SaaS для продаж настраиваются в пределах своей модели оценки (чек-листы, скрипты), но
не дают конструктора произвольных меток с измерением качества на эталоне.
- Enterprise-вендоры формализуют таксономию в проекте внедрения: каждое изменение —
отдельные работы и бюджет.
Исходный markdown