ДРАКОН для телеграм-ботов: когда ИИ нужны чёткие рамки
Дружелюбный Русский Алгоритмический язык, Который Обеспечивает Наглядность сокращенно ДРАКОН
Недавно писал на Пикабу про язык визуального программирования ДРАКОН и его связку с ИИ. В комментариях и Телеграме спрашивали про практические примеры. Вот один из них, даже более удачный чем в статье.
Делаете телеграм-бота с ИИ. Обычная схема — написали промпт типа «обработай запрос пользователя корректно» и молитесь, чтобы ИИ не начал фантазировать.
А теперь другой подход. Расписываете в ДРАКОН'е весь алгоритм:
— Определи тип запроса: вопрос, жалоба, команда.
— Если вопрос — классифицируй по теме.
— Достань контекст из базы/FAQ.
— Сформируй ответ по шаблону.
— Проверь: нет выдуманных фактов? Если есть — пересобери.
Где это заходит лучше всего — в повторяющихся процессах:
— Модерация сообщений и жалоб.
— FAQ и поддержка.
— Разбор форм/заявок.
— Классификация тикетов.
Плюсы:
— Меньше галлюцинаций, предсказуемые ответы.
— Можно версионировать алгоритмы и делать A/B-тесты.
— Легче разбирать ошибки по шагам.
ДРАКОН выдаёт это в JSON. Скармливаете схему ИИ как инструкцию вместо размытого промпта.
Когда задача повторяющаяся — на отладку алгоритма не жалко потратить время. Циклично обрабатываете тысячи запросов? ДРАКОН-схема в промпте даёт ИИ чёткий план действий. Это уже оправдывает время на описание и отладку.
Плюс на выходе получаете алгоритм — значит, можете сравнивать разные версии, проводить A/B-тесты. Серьёзный выигрыш в качестве для высоконагруженных ботов.
Понравилась статья? Я рассказываю об ИИ-инструментах в Cherry Studio Club — канале о практиках применения ИИ.