Telegram-бот для лаборатории экологических анализов

Задача

Лаборатория экологических анализов в Петербурге. До бота менеджер тратил около часа на одно коммерческое предложение: выяснить нужные анализы, выписать цены из прайса, посчитать 3% за оформление протоколов, добавить НДС 5%, перевести сумму прописью, оформить Word.

Каталог: 209 услуг в 8 категориях. Ошибка в одной строке прайса или в НДС бьёт по доверию клиента. Ручная работа не масштабируется при росте потока заявок.

Лаборатория работает с B2B-клиентами: промплощадки, застройщики, управляющие компании. КП уходит в тендеры и согласования. Формат документа фиксированный: реквизиты заказчика, таблица услуг, итог с НДС, сумма прописью, подпись.

Менеджер мог обработать 5–6 КП в день. При росте входящих заявок узкое место стало очевидным. Нужен был инструмент в Telegram, где клиенты уже пишут, а не отдельный веб-кабинет с обучением.

Решение

Клиент пишет в Telegram «нужен анализ сточной воды на нефтепродукты и тяжёлые металлы», бот подбирает услуги из каталога. Форма КП на 7 шагов: ИНН с проверкой контрольной суммы, автоподтяжка реквизитов через DaData, КПП, адрес, контакт, телефон, место отбора проб. «Подтвердить» — готовый docx.

LangGraph оркестрирует трёх агентов: Supervisor распределяет запросы, Intake уточняет недостающие параметры, Proposal формирует КП. GigaChat 2, потому что для лабораторий в госконтуре критична инфраструктура в РФ.

Шаблон docx собран под фирменный бланк лаборатории: таблица услуг, подсчёт 3% за протоколы, НДС 5%, итог прописью. Менеджер получает файл, который можно отправить без правок в 80% случаев.

Как устроено

Каталог услуг хранится в структурированном JSON с жёсткими ID. Модель может предложить только услуги из списка: после генерации идёт валидация ID, иначе бот просит уточнить запрос.

Очередь сообщений на Redis. При падении Redis бот переключается на MemoryStorage, диалог не обрывается. Anti-flood ограничивает спам, jailbreak-детектор на регулярках отсекает попытки вытащить системный промпт.

77 автотестов покрывают расчёт НДС, контрольную сумму ИНН, сборку docx и сценарии агентов. Регрессии ловим до выкатки, потому что ошибка в КП стоит дороже бага в интерфейсе.

Как устроена защита

Anti-flood, jailbreak-детектор регулярками, проверка ID услуг (модель не может «придумать» анализ), fallback на MemoryStorage при недоступности Redis. Персональные данные в логах не храним.

Для лабораторий с госконтрактами важен выбор LLM в РФ. GigaChat закрывает этот вопрос без прокси и зарубежных API.

Контекст отрасли

Запросы вроде «telegram бот для лаборатории» или «автоматизация КП для экологических анализов» редко закрывают универсальные конструкторы ботов: нужны прайс с НДС, реквизиты, docx под фирменный шаблон и соответствие 152-ФЗ.

Похожие задачи встречаются у испытательных лабораторий, метрологических центров, клиник с фиксированным прейскурантом. Общий паттерн: много позиций в каталоге, жёсткий шаблон выходного документа, клиенты в мессенджере.

Результат

Время на одно КП сократилось с часа до пяти минут. Менеджер проверяет и отправляет, а не собирает таблицу с нуля. Каталог из 209 услуг больше не требует ручного поиска по Excel.

Этапы работы

Сначала выгрузили прайс в структурированный каталог и согласовали шаблон docx с юристами лаборатории. Пока каталог не был чистым, боту было не на что опираться.

Затем собрали диалоговый сценарий: свободный запрос клиента, уточняющие вопросы, форма реквизитов. Тестировали на реальных формулировках из переписки менеджеров, не на выдуманных фразах.

Агентную схему ввели, когда простого сценария не хватило: клиенты пишут размыто, нужно несколько итераций уточнения без потери контекста.

Нагрузочное тестирование на пике заявок показало, что Redis обязателен, но fallback на память спасает от простоя при кратком сбое.

Для других лабораторий и сервисных B2B-компаний с большим прайсом этот же паттерн: Telegram как вход, docx как выход, жёсткая валидация цифр.

Частые вопросы

Почему GigaChat, а не зарубежная модель? Для лабораторий с госконтрактами и 152-ФЗ критична обработка данных в РФ. GigaChat закрывает этот контур без обходных схем.

Бот заменит менеджера? Нет. Он собирает КП и считает цифры. Финальную отправку и сложные переговоры ведёт человек. Экономия — на рутине, не на экспертизе.

Можно подключить другой прайс? Да. Каталог в JSON или таблице, шаблон docx настраивается под ваш бланк. Сроки зависят от объёма позиций и сложности НДС.

Сколько времени до запуска? При готовом прайсе и шаблоне КП — от нескольких недель. Пилот на ограниченном каталоге быстрее.

Кому подойдёт

Лаборатории и сервисные B2B-компании с фиксированным прейскурантом и потоком запросов в мессенджере. Если менеджер тратит больше 20 минут на типовое КП, автоматизация окупается за первый месяц.

Отдельно стоит кейс экологических измерений: много позиций в прайсе, НДС и надбавки за протоколы, жёсткий шаблон Word. Универсальный CRM здесь не поможет.

Сравнение с альтернативами

Конструкторы ботов без кода не тянут docx с НДС и 209 позициями. CRM с модулем КП потребует обучения менеджеров и не живёт в Telegram, где клиент уже пишет.

Ручной шаблон в Word ломается при каждом изменении прайса. Здесь прайс обновляется в одном месте, бот подхватывает автоматически.

Итоги

Бот вошёл в ежедневную работу менеджеров: типовое КП уходит за минуты, каталог из 209 услуг больше не ищут в Excel. Следующий шаг по запросу заказчика: интеграция с внутренней CRM для истории клиентов.

Если у вас похожий прайс и поток заявок в Telegram, разберём задачу на созвоне. Прототип диалога на 10–15 услуг делаем за 5–9 дней без предоплаты, чтобы вы увидели механику до полного каталога.