Разработать чат-бот для контакт-центра (только с релевантным опытом)
1. Требования к фронтенду
2. Требования к админке
3. Требования к API
4. ...
Требования к фронтенду:
- Чат-бот виджет, который нужно разместить на главной страничке компании с возможностью задавать цвета подходящие бренду компании.
- По фреймворку - желательно VueJS, но не обязательно, можно на чистом JS.
- Основное описание:
- При открытии главной страницы должен появляться js-скрипт, открываться виджет с сообщением: “{{шаблонное_сообщение_приветствия}}” (сообщения запрашиваются с API).
- При вводе сообщения пользователя - виджет должен предложить пользователю авторизоваться, чтобы продолжить (ввести имейл, либо номер телефона и имя).
- После ввода данных для авторизации - должен идти запрос на бэк для генерации айдишника сессии, если у фронта нет в Локал сторейдж айдишника сессии, если есть айди сессии, то подгружаться история, если айди тот же, что в бд на бэке.
- Также после авторизации подключается к вебсокету либо отправляет с периодичностью пинг-сообщение, чтобы бэк понимал, что пользователь “онлайн”.
- Фронтенд для отображения сессий пользователей, с историей и возможностью отвечать на сообщения пользователей “онлайн”.
- Фреймворк - VueJS, Vuetify (быстро пилить, легко поддерживать).
- Общение с бэкендом по API.
- Требования к функционалу:
- Отображения сессий пользователей
- Отображение историей сообщений и возможностью отвечать на сообщения пользователей “онлайн”.
- Возможность конфигурировать шаблонные сообщения для виджета.
- API - для общения внешних сервисов с бэкендом (главный внешний сервис - чат-бот виджет).
- Язык Python, асинхронные фреймворки (FastAPI напр).
- Решение должно быть масштабируемым* (описание ниже).
- Основные требования к функционалу:
- Авторизация для виджета (матч по номеру телефона или почте и найди сессии, если передан, если нет, то генерация нового)
- Авторизация для пользователей админ панели (менеджеров).
- Вывод статистики по запросам из виджетов.
- Вывод сессий и истории сообщений.
- Отображение “онлайн” сессий.
- Интеграция с “AI помощником”** (описан ниже).
- Сервис написанный нашей командой, который умеет делать запросы в БД и выдавать осмысленную информацию.
- Язык Python.
- Общение с этим сервисом через RabbitMQ.
- Обертка нашего функционала в отдельный сервис, который принимает сообщения из очереди и отправляет их обратно.
- К решению должно быть инструкция к локальному запуску, описаны все переменные окружения.
- Решение должно быть упаковано в Docker-контейнеры, должен быть подготовлен docker-compose файл для запуска.
- Не обязательно, но будет лучше, если будут UML-диаграммы последовательностей для общего понимания процессов.
- Возможность масштабирования бэкенд-сервисов путем увеличения воркеров gunicorn\uvicorn.