# Wikilect

> Wikilect (ООО «ВИКИЛЕКТ», Москва) — российская платформа корпоративного ИИ: чат-боты для сайта и мессенджеров, внутренний ассистент по базе знаний, ИИ-помощник отдела продаж и конструктор ИИ-процессов. Работает в облаке и в закрытом контуре компании (on-premise), интегрируется с CRM, Telegram и корпоративными системами.

## Продукты и платформа

- [Главная](https://wikilect.ru): ИИ чат-бот и AI-бот для сайта: поддержка 24/7, продажи, ответы по базе знаний и передача сложных обращений менеджеру. Запуск за 1 месяц, On-Premise и интеграции с CRM.
- [WikiConnect](https://wikilect.ru/platform/wikilect/): AI чат-бот для сайта и мессенджеров: ответы 24/7 по базе знаний, квалификация обращений, перевод на оператора и единое окно для команды. Запуск WikiConnect без конструкторской самодеятельности.
- [AI-ассистент для сотрудников](https://wikilect.ru/platform/workspace/): WikiAgent - AI-ассистент для сотрудников: поиск по внутренним документам, ответы по корпоративной базе знаний, онбординг команды и доступ к данным компании в защищенном контуре.
- [WikiFlow](https://wikilect.ru/platform/wikiflow/): WikiFlow помогает запускать AI- и automation-flow с единым API для Max, Telegram, Webhook, JS-widget и других каналов.
- [Голосовая аналитика](https://wikilect.ru/platform/voice-analytics/): Анализируйте звонки по скриптам и критериям качества, получайте отчеты для РОПов и улучшайте стандарты работы команды.
- [ИИ-суфлер продавца](https://wikilect.ru/platform/sales-copilot/): ИИ-суфлёр для отдела продаж подсказывает менеджеру во время разговора: скрипт, next best action, возражения, summary и контроль качества. Для звонков, встреч и переговоров.
- [WikiAgent: BOX](https://wikilect.ru/wikiagent-box/): Готовый комплекс с моделью DeepSeek V4 Flash на Mac Studio: ИИ работает в закрытом контуре компании, без оплаты токенов. Покупка 1 500 000 ₽ или аренда 200 000 ₽ в месяц.
- [WikiAgent: ENTERPRISE](https://wikilect.ru/wikiagent-enterprise/): Серверная платформа WikiAgent на GPU NVIDIA для сотен одновременных пользователей: кластеризация, SLA, интеграция с Active Directory и SSO в вашем контуре.

## Решения по задачам

- [AI для продаж](https://wikilect.ru/sales/): Чат-боты для бизнеса от Wikilect помогают автоматизировать продажи в чатах, квалифицировать лидов, отвечать клиентам 24/7 и передавать горячие обращения менеджерам.
- [AI-поддержка](https://wikilect.ru/support/): ИИ чат-бот поддержки на сайт: ответы 24/7 по базе знаний, меньше нагрузки на операторов, омниканальные диалоги и передача сложных обращений сотруднику с контекстом. Демо за 1 день.
- [On-Premise](https://wikilect.ru/on-premise/): On-Premise AI и AI в закрытом контуре: разверните чат-ботов и ассистентов Wikilect в своей инфраструктуре. Контроль данных, ФЗ-152, интеграции с CRM/ERP без вывода информации наружу.
- [Технологии](https://wikilect.ru/technologies/): Изучите архитектуру платформы Wikilect: микросервисы, Kubernetes, контейнеризацию, low-code orchestration и интеграцию с открытыми и проприетарными LLM.
- [Партнерская программа](https://wikilect.ru/partners/): Партнерская программа Wikilect для интеграторов, агентств и консультантов: продавайте WikiAgent как AI-ассистента для сотрудников и зарабатывайте на лидах, внедрениях и совместных enterprise-проектах.
- [Конкуренты Wikilect](https://wikilect.ru/competitors/): Честное сравнение Wikilect с типичными альтернативами: конструкторы чат-ботов, helpdesk AI, корпоративный поиск и публичные LLM. Когда выбирать платформу Wikilect.
- [Вики стек](https://wikilect.ru/wiki-stack/): Вики стек простыми словами: зачем нужна структурированная база знаний для AI, как она устроена и чем отличается от обычной вики. Обзор подхода Wikilect и связь с LLM Wiki.
- [Замена зарубежных сервисов](https://wikilect.ru/alternativy/): Что проверить перед заменой зарубежного ИИ-сервиса: куда уходят данные, реестр отечественного ПО, интеграции и перенос базы знаний. Разбор по сценариям и честно о том, что теряется.
- [W-токены](https://wikilect.ru/w-tokens/): Покупка доступа к Claude, GPT, Gemini и DeepSeek по счёту от российского юрлица. 1 W-токен = 1 ₽, цены в рублях, договор, УПД, оплата без VPN и зарубежных карт, токены не сгорают.
- [Цены на токены](https://wikilect.ru/w-tokens/price/): Прайс-лист на модели в рублях, обновляется каждый день. 1 W-токен = 1 ₽, цены конечные: без абонентской платы, минимального объёма и пересчётов по курсу.
- [Оферта на W-токены](https://wikilect.ru/w-tokens/offer/): Публичная оферта ООО «ВИКИЛЕКТ» на приобретение W-токенов: предмет, цена, порядок списания, возврат неиспользованного аванса, отчётные документы.
- [Стоимость](https://wikilect.ru/price/): Тарифы WikiAgent: подписка от 5 900 ₽ в месяц, 14 дней бесплатно, комплекс за 1 500 000 ₽. Варианты размещения: облако, российское облако без передачи данных за границу, закрытый контур.
- [ИИ-генератор коммерческих предложений](https://wikilect.ru/ii-generator-kp/): ИИ собирает данные из переписок, звонков, CRM и заметок менеджера и готовит коммерческое предложение по стандартам компании за 3 минуты.
- [Корпоративная база знаний](https://wikilect.ru/corp-wiki/): Корпоративная база знаний Wikilect помогает сотрудникам быстро находить ответы по внутренним документам, регламентам и инструкциям через AI-поиск со ссылками на источники.
- [Поиск по базе знаний](https://wikilect.ru/poisk-po-baze-znaniy/): AI-поиск по базе знаний компании: находите ответы по внутренним документам, регламентам, PDF, Confluence и корпоративным порталам со ссылками на источники и учетом прав доступа.
- [Чат-бот для сотрудников](https://wikilect.ru/chat-bot-dlya-sotrudnikov/): Корпоративный чат-бот для сотрудников от Wikilect: ответы по базе знаний компании, внутренним документам и регламентам в Telegram, веб-интерфейсе или закрытом контуре.
- [Интеграция с Telegram](https://wikilect.ru/telegram-integration/): Пошаговая инструкция от Wikilect по созданию Telegram-бота через BotFather и получению токена для дальнейшей интеграции.

## Кейсы

- [Кейсы](https://wikilect.ru/cases/): Кейсы внедрения Wikilect: AI-поддержка, корпоративная база знаний, внутренний AI-ассистент для сотрудников и другие сценарии автоматизации в крупном бизнесе.
- [Кейс TEXT.RU](https://wikilect.ru/cases/textru/): Разбор кейса TEXT.RU: как AI-ассистент Wikilect ускорил ответы пользователям, снизил нагрузку на поддержку и помог сократить операционные затраты.
- [Кейс Франдеса](https://wikilect.ru/cases/frandesa/): Кейс Франдеса: мобильное досье хозяйств из 1С ERP в Telegram и MAX. Единые стандарты и регулярная ИИ-оценка качества CRM без выгрузки данных из закрытого контура.
- [Кейс банка](https://wikilect.ru/cases/bank/): Кейс Wikilect для крупного банка: внутренний AI-ассистент для сотрудников, поиск по регламентам и тарифам, корпоративная база знаний и развертывание On-Premise.
- [Кейс фармацевтики](https://wikilect.ru/cases/medical/): Как фармацевтическая компания внедрила AI-ассистента для сотрудников: поиск по базе знаний о препаратах, быстрые ответы в Telegram и работа с внутренними документами в поле.

## Статьи

- [Блог](https://wikilect.ru/blog/): Статьи Wikilect о внедрении AI-чатботов в продажи, поддержку и корпоративные базы знаний: практические сценарии, сравнения и чек-листы запуска.
- [Как внедрить AI-чатбота в отдел продаж](https://wikilect.ru/blog/kak-vnedrit-ai-chatbota-v-otdel-prodazh/): Пошаговый план внедрения AI-чатбота в отдел продаж: аудит воронки, база знаний, сценарии квалификации лидов, KPI и типичные ошибки запуска.
- [AI для поддержки клиентов: 5 кейсов](https://wikilect.ru/blog/ai-dlya-podderzhki-klientov-5-keysov/): Пять типовых кейсов использования AI в поддержке клиентов: первая линия, база знаний, triage, контроль качества и обработка пиковых нагрузок.
- [On-Premise vs Cloud для AI-решений](https://wikilect.ru/blog/on-premise-vs-cloud-dlya-ai-resheniy/): Сравниваем On-Premise и Cloud для AI-решений: безопасность, скорость запуска, стоимость владения, контроль над данными и критерии выбора для бизнеса.
- [Как подготовить базу знаний для AI-бота](https://wikilect.ru/blog/kak-podgotovit-bazu-znaniy-dlya-ai-bota/): Пошаговый чек-лист подготовки базы знаний для AI-бота: аудит контента, структура документов, владельцы, актуализация и тестирование ответов.
- [Корпоративная база знаний для сотрудников](https://wikilect.ru/blog/korporativnaya-baza-znaniy-dlya-sotrudnikov/): Разбираем, как устроить корпоративную базу знаний для сотрудников: структура, роли, владельцы, сценарии использования и критерии готовности к AI-поиску.
- [Поиск по базе знаний компании](https://wikilect.ru/blog/poisk-po-baze-znaniy-kompanii/): Разбираем, почему обычный поиск по базе знаний компании часто не помогает сотрудникам, и как AI-поиск по внутренним документам меняет скорость и качество доступа к знаниям.
- [AI-ассистент для сотрудников: сценарии](https://wikilect.ru/blog/ai-assistent-dlya-sotrudnikov-scenarii/): Разбираем, где AI-ассистент для сотрудников дает быстрый эффект: онбординг, поддержка, поиск по документам, sales enablement, HR и внутренние сервисные процессы.
- [Как работают голосовые AI-боты](https://wikilect.ru/blog/kak-rabotayut-golosovye-ai-boty/): Что такое VAD, STT и ASR — это одно и то же? Можно ли использовать VAD вместе с TTS? Глоссарий и схема голосового AI-бота: распознавание, LLM и синтез речи.
- [Теневой ИИ: как взять под контроль](https://wikilect.ru/blog/tenevoy-ii-kak-vzyat-pod-kontrol/): Что такое теневой ИИ (Shadow AI): почему сотрудники уходят в ChatGPT, какие риски для данных и ФЗ-152, и как перевести использование нейросетей в контролируемый контур.
- [Этапы внедрения ИИ в компанию](https://wikilect.ru/blog/etapy-vnedreniya-ii-v-kompaniyu/): Этапы внедрения ИИ в компанию: с какого этапа начинается проект, как перейти от теневого ИИ к базе знаний, интеграциям и управляемой ИИ-инфраструктуре.
- [LLM Wiki Андрея Карпати: коротко о главном](https://wikilect.ru/blog/llm-wiki-karpathy-rus/): Как устроена LLM Wiki Андрея Карпати: gist llm-wiki.md, три слоя, index.md и log.md, AGENTS.md. Русский разбор и связь с корпоративной базой знаний WikiAgent.
- [Как устроена база знаний для WikiAgent](https://wikilect.ru/blog/kak-ustroena-baza-znaniy-dlya-wikiagent/): Разбираем, как агент WikiAgent «видит» базу знаний как файловую систему: /personal, внешние репозитории, AGENTS.md на уровне компании, права на чтение и запись и хранение SKILLS в workspace.
- [ИИ в отделе продаж: квалификация, КП и единые скиллы](https://wikilect.ru/blog/ii-v-otdele-prodazh-podgotovka-kp-i-kvalifikaciya/): Разбираем внедрение искусственного интеллекта в продажи: автоматизация квалификации лидов, генерация коммерческих предложений и презентаций, а также почему важен единый уровень AI-скиллов у сотрудников.
- [Модель зрелости ИИ от Gartner: как оценить готовность бизнеса к внедрению нейросетей](https://wikilect.ru/blog/gartner-ai-maturity-model/): Разбираем модель зрелости ИИ от Gartner (AI Maturity Model). Как оценить готовность компании к масштабированию искусственного интеллекта и избежать ошибок.
- [Мгновенный запуск лендингов прямо из WikiAgent: делитесь результатами без хостинга](https://wikilect.ru/blog/wikiagent-landing-publication/): WikiAgent научился мгновенно публиковать сгенерированные лендинги и файлы в безопасное облачное хранилище Wikilect. Получайте готовую ссылку сразу после создания без настройки хостинга.
- [WikiAgent + Яндекс: как подключить Диск, Метрику, Почту и Календарь](https://wikilect.ru/blog/wikiagent-yandex-integrations/): Рады объявить о масштабном обновлении интеграций: теперь WikiAgent бесшовно подключается к ключевым сервисам Яндекса. ИИ-ассистент получил прямой доступ к вашим рабочим инструментам.
- [CEO и CTO Wikilect в подкасте «Лида, где лиды?»: как ИИ-агенты меняют бизнес](https://wikilect.ru/blog/podcast-lida-gde-lidy-wikilect/): Стас Брановицкий (CEO) и Иван Красников (CTO) Wikilect в гостях у Марины Шаховой в подкасте «Лида, где лиды?». Обсуждаем реальные кейсы ИИ-агентов, безопасность данных и будущее ИИ в бизнесе.
- [Безопасность облачных LLM: токенизация и Presidio](https://wikilect.ru/blog/bezopasnost-oblachnyh-llm-tokenizaciya-presidio/): Как безопасно использовать облачные языковые модели (LLM). Разбираем технологии токенизации и маскирования PII с помощью Microsoft Presidio на реальных русских примерах.

## Документы для реестра российского ПО

- [Функциональные характеристики EvoPrompter](https://wikilect.ru/registry/evoprompter/functional-characteristics/): Функциональные характеристики ПО «Прототип цифрового сервиса самообучения AI-консультантов интернет-магазинов» (EvoPrompter). Документ для реестра российского ПО, п. 4.1.
- [Документация функциональных характеристик EvoPrompter](https://wikilect.ru/registry/evoprompter/functional-documentation/): Документация с описанием функциональных характеристик ПО EvoPrompter (ООО «ВИКИЛЕКТ»). Документ для реестра российского ПО, п. 4.2.
- [Жизненный цикл EvoPrompter](https://wikilect.ru/registry/evoprompter/lifecycle/): Описание процессов поддержания жизненного цикла ПО EvoPrompter: разработка, сопровождение, поддержка и модернизация. Документ для реестра российского ПО, п. 4.5.

## Документы

- [Оферта](https://wikilect.ru/offer/): Публичная оферта Wikilect: условия использования сервиса, порядок оказания услуг и права сторон.
- [Политика конфиденциальности](https://wikilect.ru/privacy/): Политика конфиденциальности Wikilect: порядок обработки персональных данных, меры защиты и права пользователей.