Разработка AI-системы Text Analytics для анализа чат-диалогов
Text Analytics для чат-диалогов — превращение сотен тысяч диалогов в структурированную бизнес-аналитику. Не просто статистика количества обращений, а глубокое понимание: о чём говорят клиенты, как меняются темы, где возникают проблемы.
Архитектура аналитической системы
[Диалоги из helpdesk/CRM/боты]
→ [Обогащение: тематика, sentiment, NER, summary]
→ [Хранилище: ClickHouse / BigQuery]
→ [Агрегация и витрины данных]
→ [Дашборды: Superset / Metabase / Grafana]
+ [Ad-hoc анализ: Jupyter / Python API]
Обогащение диалогов
Каждый диалог проходит pipeline обогащения:
@dataclass
class EnrichedDialog:
dialog_id: str
timestamp: datetime
topic: str # тематика первого уровня
subtopic: str # детализация
sentiment_score: float # -1 to 1
sentiment_trend: str # "improving" | "stable" | "worsening"
resolution: bool # решена ли проблема
escalated: bool
key_entities: dict # продукты, номера, суммы
summary: str # краткое описание в 1–2 предложениях
emotion: str # frustrated | satisfied | neutral | confused
agent_id: str
duration_seconds: int
message_count: int
Батч-обработка: 10K диалогов за ночь через Celery + GPU-батчинг для эмбеддинг-задач.
Аналитические витрины
Витрина тем: агрегация по topic, subtopic, date, segment. Отвечает: что является причиной обращений, как меняется со временем.
Витрина sentiment: средний score по сегментам, продуктам, операторам. Где клиенты наиболее/наименее довольны.
Витрина проблем: диалоги с resolution=False + негативный sentiment — источник системных проблем.
Витрина операторов: performance-метрики по каждому агенту для QA.
Аномалии и алерты
Автоматическое обнаружение аномалий в потоке диалогов:
- Внезапный всплеск обращений по теме → вероятный инцидент
- Резкое ухудшение sentiment по продукту → проблема с качеством
- Рост доли
resolution=Falseпо типу → изменилась процедура или пропала информация в базе знаний
Алерты в Slack/Telegram: автоматически при превышении пороговых значений.