Ежегодно 350 тысяч сотрудников Росатома создают примерно 1 200 000 обращений в поддержку. Значительная часть приходилось на систему для ведения бухгалтерского, налогового, регламентированного учета «1С: ERP 2.0 Цифровой Росатом». После внедрения ИИ-продукта «Атом.Зая» это количество сократилось на 24%. В этом тексте хочу рассказать, как мы двигались, чего удалось добиться, и какие уроки извлекли.
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Парамошин, я ведущий инженер в МТС Web Services. В первой части мой коллега Владимир Дробот рассказал, зачем нам понадобился ИИ‑помощник для техподдержки и почему мы выбрали архитектуру на RAG. В этой статье я раскрою техническую сторону и разберу, как мы собирали данные, выбирали эмбеддинги, настраивали поиск и какие подводные камни встретили на пути. Спойлер: без костылей не обошлось, но система работает в проде и ежедневно помогает нашим инженерам.
В Yandex Cloud наблюдается сетевая недоступность многих узлов в одной из зон.
Проблемы начались в 19:00 по Москве, по информации поддержки восстановление ожидается около 03:00.
Привет всем, кто заглянул на Хабр в поисках чего-нибудь интересного под кофе!
Устраивайтесь поудобнее, поговорим про ту самую работу, где в тикете пишут просто «Не работает принтер», логов — ноль, деталей — ноль, а магазин уже горит и всем «очень срочно». И при этом ты сидишь в подсобке, смотришь в принт-сервер, веб-морду и RDP, и стараешься чинить всё, не вставая со стула.
В этой статье — мой взгляд на удалённую первую линию в ритейле: как по-честному закрывать запросы через логи, статус принтера и настройки на клиенте, а не марш-броском до каждой железки. Расскажу, что смотреть первым делом, как понять, что проблема ещё в софте, а когда уже пора реально встать и идти к принтеру, который жует бумагу и пахнет гарью.
Никакой занудной теории: только живой кейс из практики, рабочие шаги диагностики, немного самоиронии и мысли о том, как сделать так, чтобы уставал не ты, а только spooler.
Привет всем, кто заглянул на Хабр почитать что-нибудь интересное!
Устраивайтесь поудобнее, сейчас расскажу про работу, где принтеры постоянно зажевывают бумагу, сканеры отказываются сканировать, а пользователи твердят, что они ни при чем.
Я собрал свой набор выживания для тех, кто работает на первой линии поддержки. Расскажу, какие встроенные инструменты Windows реально выручают, когда один простой батник может спасти ситуацию, и зачем нужны свои чек-листы, чтобы не сойти с ума от общения с техникой.
Никакой скучной теории, только реальные советы, маленькие хитрости и немного самоиронии от сотрудника техподдержки.
Привет, Хабр! Я Дима, руковожу отделом информационных технологий бэк‑офиса в «Петрович‑Тех». Давно не делился историями, решил рассказать о нашем проекте по работе с восьмилетним HTML‑легаси, то есть порталом технической поддержки.
Обновление целой легаси‑системы, которая обслуживает тысячи сотрудников — та еще задачка. С одной стороны есть устаревший код и сервисы, с другой — непрерывная работа, которую нельзя тормозить: пострадают бизнес‑процессы. В этом кейсе расскажу, как мы обновили портал техподдержки, использовали ресурсы образовательных проектов для принесения реальной пользы, отбросили две ключевые, но ошибочные фичи, и поняли, что интеграция с AD стала главным приоритетом.
Привет, Хабр. Меня зовут Мария Рылик, я — старший контент-менеджер группы управления пользовательским опытом веб-поддержки «Лаборатории Касперского». И полтора года назад я столкнулась с распространенной в техписовских кругах проблемой: децентрализованной базой знаний. Чтобы найти инфу по работе с конкретным продуктом, приходилось по крупицам искать ее в разных статьях, в большинстве своем имеющих мало общего с конкретной задачей, которую я пыталась решить.
Из-за этого в поддержку приходилось обращаться даже в несложных ситуациях. В результате поддержка, вместо того чтобы использовать свое время для решения действительно сложных, специфичных проблем, была постоянно перегружена однотипными и достаточно распространенными вопросами, ответы на которые можно было бы поместить в отдельную статью. И все из-за отсутствия систематизированного подхода.
В этой статье я расскажу, как мы с командой провели генеральную уборку баз знаний, наступили в процессе на всевозможные швабры грабли, но в итоге помогли и юзерам продуктов, и нашему саппорту: базами знаний стали активно пользоваться, снизилось количество итераций общения по проблеме от первого запроса саппорту до окончательного решения.
Привет! Меня зовут Владимир Дробот, я SRE-лид и руководитель центра техподдержки кластера рекламных технологий компании МТС Web Services. Наша команда отвечает за вторую линию саппорта: мы разбираем сложные инциденты, ищем корни проблем и передаем разработчикам те баги, которые упираются в код или архитектуру.
Поиск нужной инструкции в заросшей документации Confluence и Jira — головная боль для многих команд техподдержки.Чтобы повысить эффективность работы, мы решили сделать собственного ИИ-помощника. Под катом расскажу, как нам удалось довести проект до прода, совмещая его с ежедневной рутиной, и что мы поняли после его реализации.
Переходим к заключительной третьей части регламентного обслуживания баз данных. И сегодня акцент сделаем на обслуживании статистик в СУБД PostgreSQL. Актуальные статистики в PG важны ничуть не менее, чем в MS SQL, но разница в настройках и алгоритмах есть, соответственно, подходы будут чуть различаться.
Привет! Меня зовут Екатерина Морозова и я менеджер продукта «Спортивный помощник». В этой статье я расскажу, как работает наш чат-бот и как мы подняли процент закрытия чатов ботом до более, чем 80%.
Все говорят LLM, а я скажу NLU. А может ли бот без LLM обеспечить высокий процент автоматизации? Да, но…
Путь Спортивного помощника начался в далеком 2022 году. О генеративных моделях тогда было мало известно, и мы стояли перед выбором решения для автоматизации обработки вопросов клиентов в службу поддержки. Кнопочные боты показывали низкую эффективность, поэтому выбор был очевиден - использовать технологии распознавания естественного языка (NLU - Natural-language understanding) для определения намерения клиента.
В поддержку Mindbox ежегодно поступает более 50 000 обращений. Чтобы справляться с таким потоком, требуется 16 специалистов поддержки. Они разбирают документацию, находят ответы и помогают клиентам.
Чтобы отвечать быстрее и упростить работу поддержки, мы решили ее автоматизировать. Всего за три месяца нам удалось выстроить рабочий алгоритм, собрать базу знаний из десятков тысяч материалов и запустить MVP.
Теперь бот закрывает 15–20% запросов и отвечает за 25 секунд. Нагрузка на команду поддержки снизилась, а удовлетворенность клиентов (CSAT) AI-помощником поддержки составила около 90%. В этой статье — кейс, как нам удалось сделать такого бота своими силами.
Дисклеймер: Это не пошаговый гайд «сделай сам», а честный рассказ о годовом пути, ошибках и находках. Возможно, он вдохновит кого-то из вас на свои проекты — будем рады обратной связи!
Техподдержка бывает разная. Где-то это «попробуйте перезагрузить» или «проверьте провод», а где-то — сложные инженерные задачи, которым не жалко посвятить хоть всю жизнь. Какой вариант в поддержке Postgres Professional и кого/чего больше в этой сфере — людей или технологий, — разбираемся со старшим инженером технической поддержки Postgres Professional Камилем Каримовым.
Наверное, у каждого продакта или фаундера хоть раз возникала мысль: а что, если просто поставить ChatGPT вместо поддержки? Он ведь не устает, не болеет, отвечает мгновенно и не просит премию к праздникам.
Весной я решил провести эксперимент — автоматизировать первую линию саппорта в одном из наших продуктов. У нас было примерно 600 обращений в неделю, и около 20% всех продаж проходило через саппорт. Люди писали в чат, уточняли детали, задавали вопросы, и менеджеры часто превращали эти диалоги в реальные заказы.
Предыдущая статья Практическое применение VBA макросов в «Офис+ Стандартный» вызвала много вопросов, о возможности вести разработку или модификацию макросов VBA, особенно под Linux. Поэтому чтобы прояснить ситуацию, я решил сделать обзор инструментов доступных пользователю при использовании данного ПО. Надеюсь мне удастся закрыть эту тему данным обзором.
Макросы VBA позволяют решать задачи автоматизации рутинных действий, обработки и анализа данных, создания сложных отчетов, а также интеграции с другими приложениями. Они позволяют упростить работу с электронными таблицами, сократить время на выполнение повторяющихся задач, повысить точность благодаря минимизации человеческого фактора и расширить стандартный функционал программ, создавая новые функции и пользовательские интерфейсы. Все выше перечисленное позволяет делать модуль «Интерпретатор макросов VBA».
В начале 2022 года Купер, как и многие компании, лишился привычных инструментов ноукод-автоматизаций. До этого мы активно использовали Workflow Builder, встроенный в Slack, в связке с Zapier и Google Apps Script. Одним из важных инструментов, созданных с помощью этого набора, была автоматизация рассылки уведомлений об инцидентах — как внутри компании, так и партнерам. Переезд в Mattermost оказался болезненным: рассылки по чатам, каналам и почте приходилось делать вручную, ведь отказаться от информирования мы не могли.
Как мы выкрутились из этой ситуации и дополнили сервис еще кучей полезных автоматизаций? Расскажу я, Алексей Глотов — руководитель группы разработки автоматизаций внутренних процесов отдела мониторинга.
В статье предлагается решение проблемы российского бизнеса при переходе на отечественные офисные пакеты. На предприятиях накоплено огромное количество документов и таблиц, содержащих VBA код и связанных с ними бизнес-процессами. Отечественные операционные системы и офисные пакеты базируются на Linux и не позволяют пользоваться накопленными документами и бизнес-процессами, использующими VBA-автоматизацию, в полном объеме. Решение данной проблемы есть, и мы его рассмотрим ниже.
Рассмотрим практический пример использование макросов VBA в повседневной работе предприятия для взаимодействия с БАНКОМ. Обработка макросов VBA будем производить в редакторе «Офис+ Таблицы», производителя отечественного ПО ООО «ОФИС ПЛЮС». Файлы для подготовки данных для передачи в БАНК возьмем на сайте ПАО «ВТБ».
Привет, Хабр! Меня зовут Денис, я руковожу технической поддержкой в одной из крупнейших компаний России. Более 16 лет я работаю в IT, а последние годы занимаюсь управлением поддержки и автоматизацией процессов.
Хочу поделиться нашим опытом перехода на новый ИТ-стек, построенный на полностью российских решениях (Astra Linux, R7 Office, TrueConf и другие), и преодоления всех сложностей. Возможно, кого-то из вас это оградит от пары седых волос и сэкономит сотни часов работы поддержки.
Это мой первый подход в написании статьи, прошу не закидывать тапками. Статья вводная, но, если вам будет интересно, я готов рассказать про каждый инструмент подробнее.
Попробую описать свой опыт автоматизации своей (и коллег) работы на 1-ой линии техподдержки внутренних сотрудников.
Было дано: домен MS AD, около 4-5 тыс компьютеров сотрудников под управлением Win7-10. Задачей нашей группы поддержки было получение заявок от сотрудников и решение их проблем в процессе подключения к их рабочему столу (MSRA или Dameware) или без подключения (если это возможно).
В предыдущей статье обсуждали регламентное обслуживание с акцентом на пересчет статистик. Операция крайне полезная, необходимая и чем интенсивнее меняются данные в базе, тем важнее актуальные статистики. Сегодня поговорим про еще одну регламентную операцию – пересчет индексов. Как всегда с акцентом на высоконагруженные системы 1С.
"Нужно?", "Не нужно?", "А если у меня SSD-диск?", "А какой эффект от перестроения индексов?", "А я не успеваю за ночь. Что делать?"
Разберем подробно все нюансы.