В статье на Хабре подробно разбирается базовый подход к организации автоматической поддержки пользователей на сайтах с помощью пар "Вопрос-Ответ". Авторы отмечают растущую популярность автоматизации поддержки и снижение интереса пользователей к самостоятельному поиску ответов в традиционных FAQ-разделах. В статье рассматриваются пять ключевых способов реализации поддержки: ответы на заранее составленных парах, поиск по фрагментам, question-answering по документации, дообучение (fine-tuning) моделей и генерация ответов на основе RAG-подхода. В качестве самого простого для старта выбран вариант с базой пар "Вопрос-Ответ", реализуемый с помощью модели cointegrated/rubert-tiny2. Подробно описана техническая реализация: сбор и хранение пар, создание эмбеддингов с использованием PyTorch и HuggingFace Transformers, расчет косинусного сходства для поиска релевантных вопросов, и настройка API на Flask для приема пользовательских запросов. Авторы подчеркивают важность оценки степени релевантности (контекстной близости) и внедрения пороговых значений для минимизации некорректных ответов. Рекомендуется вести учет новых вопросов для регулярного пополнения базы. Отмечены ограничения такого подхода: система стабильна только для статических, часто повторяющихся вопросов, не подходит для индивидуальных или динамических запросов. В завершении отмечается потенциал эволюции таких решений с применением более сложных моделей и гибридных подходов.