Кейс 04 · xPRM · заказная разработка
xPRM — система глубокой аналитики контактов и управления деловыми связями
Гибридный поиск, AI-тегирование, обогащение контактов и аналитика аудиторий.
xPRM (https://xprm.io/) — это веб‑платформа для глубокой аналитики и подписчиков Telegram и Instagram каналов, предназначенная для рекламодателей, агентств и владельцев каналов.
Она консолидирует данные о каналах, рекламных размещениях и результатах, чтобы упростить принятие решений по покупке и продаже рекламы.
Система предоставляет единое рабочее пространство, где команда может искать и оценивать каналы, планировать кампании, отслеживать динамику подписчиков и ключевые показатели эффективности. Через интеграции с ботами и аналитическими сервисами xPRM автоматически собирает и обновляет статистику, помечает качество площадок и формирует аналитические отчёты.
В дальнейшем xPRM масштабируется за пределы Telegram / Instagram и может работать с другими социальными платформами, оставаясь единым центром управления рекламными активами.
Применение ИИ в проекте
- Поиск в картотеке контактов (гибридный поиск, включающий векторный поиск и пред/пост-обработку запросов / ответов через LLM) по произвольным запросам
- Разметка картотеки контактов тегами (профессии, отрасль, роль и т.п.) с помощью LLM
- Саммаризация всей информации в карточке контакта с помощью LLM
- Обогащение информации по картотеке с помощью агентского поиска (включая поиск в интернете и по альтернативным соцсетям), в том числе сопоставление (matching) людей по фото и всей доступной информации
- классификация ботов среди подписчиков
- Поиск и разбор запроса пользователя
- Система использует ИИ, чтобы лучше понимать смысл запроса: выделять имена, телефоны, роли/профессии и синонимы, и по этим данным искать людей точнее.
- Поиск по смыслу (семантический поиск)
- Есть режим, где ИИ делает векторное представление текста и на его основе находит похожих людей по смыслу, а не только по прямому совпадению слов.
- Приведение TG-данных к нормальной форме
- По данным профиля Telegram (имя, фамилия, «о себе» и т.д.) ИИ помогает привести их к чистому структуированному виду.
- Автоматическое тегирование и суммаризация пользователей
- Для карточек и профилей людей ИИ определяет теги (профессиональные/свободные/компаний и т.д.), строит сводки и объединяет источники.
- Фильтрация интересов из внешних источников
- Когда приходят «сырые» интересы, ИИ использует правила и фильтрацию, чтобы убрать нежелательные категории/темы.
- Генерация аналитического текста по каналам
- ИИ формирует человекочитаемое описание аудитории и итоговый текстовый анализ по данным канала.
- Работа с внешним API интересов
- Система обращается к внешнему сервису для получения интересов, а затем в части цепочки эти данные ещё обрабатываются / фильтруются ИИ-логикой.
- Учёт и контроль использования ИИ
- Для каждого ИИ-вызова считаются токены, стоимость, время, ошибки и формируется отчёт, чтобы понимать, где и сколько тратится ИИ-ресурса.
Интерфейс проекта
LLM Technology
Нужен похожий продукт?
Разберём задачу и предложим реалистичный план первого этапа.