Braindler is a next-generation AI-native conversational platform, evolving from the historical Braindler-Legacy pre-AI bots.
It combines the power of Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and Business automation to create intelligent, scalable assistants for real-world business use.
Braindler enables companies to deliver human-like dialogues, personalized interactions, and deep integration with external services — all through modular, open-source architecture.
Braindler-Assistant представляет собой мультиканального AI-помощника, ориентированного на поддержку и продажи через мессенджеры.
Braindler-Assistant — это интеллектуальный бот, работающий в мессенджерах (Telegram, WhatsApp, Line, WeChat, Instagram), который:
- Следует заранее заданному AI-чат-скрипту — блочной структуре с описанием сообщений и возможными ответами.
- Если пользователь выходит за рамки AI-чат-скрипта, бот пытается импровизировать
- Предлагаются пожелания для улучшения AI-чат-скрипта на основе пользовательских диалогов.
- При неоюходимости параллельно пересылает сообщения оператору, позволяя ему вмешиваться в диалог в реальном времени.
- Если оператор не отвечает в течение определенного времени, ии-автоматически продолжает диалог.
- Запоминает уникальный стиль ответов разных операторов и старается не смешивать их между собой.
- Поддерживает мультиязычное общение, корректируя ответы для улучшения пользовательского опыта
- Мультиканальная поддержка: Telegram, WhatsApp, Line, WeChat, Instagram.
- AI-чат-скрипты: гибкая настройка диалогов с возможностью импровизации.
- Полуавтоматический режим: оператор может вмешиваться в диалог в реальном времени.
- Обучение на опыте: бот предлагает обновления скриптов на основе предыдущих диалогов.
- Уникальные стили операторов: бот запоминает и различает стили общения разных операторов.
- Мультиязычность: поддержка общения на разных языках с автоматической коррекцией.
- Поддержка клиентов: автоматизация ответов на часто задаваемые вопросы.
- Продажи: ведение диалогов с потенциальными клиентами и сопровождение сделок.
- Маркетинг: проведение опросов, рассылок и акций через мессенджеры по клиентской базе с согласия пользователя.
- Обратная связь: сбор отзывов и предложений от пользователей.
- Интеграции: Telegram API, WhatsApp Business API, Line Messaging API и другие.
Braindler-Assistant — это мощный инструмент для автоматизации общения с клиентами, сочетающий в себе гибкость AI и контроль оператора.
- 🧠 RAG-based knowledge retrieval ensures accurate and grounded answers.
- 🌐 Multichannel support: Telegram bots, Web chat, Slack, and more.
- 🔥 Native multilingual communication — business speaks in Thai, client in Russian, English, Chinese.
- ⚙️ Deep business process automation using n8n workflows.
- 📚 Persistent memory per user for contextual continuity.
- 📈 Scalable microservice architecture with full monitoring and analytics.
- 🛡️ Open-source and self-hostable, with full data control.
Braindler is modular and scalable by design.
Main components:
-
User Interface (e.g., Telegram Bot)
Thin client handling user interactions. Easily extendable to Web, Slack, WhatsApp, etc. -
Backend Server (Core Application)
Orchestrates message handling, RAG retrieval, LLM generation, and integrations via FastAPI. -
RAG Service (Knowledge Retrieval)
Vector database (e.g., FAISS, Milvus) + Embedding models for semantic search and augmentation. -
LLM Module
Locally deployed LLM (e.g., Llama 3.1) serving through an RPC or HTTP API. -
Integration Modules
Seamless business actions via n8n workflows: CRM updates, calendar events, email dispatch, etc. -
Databases and Storages
- PostgreSQL for user data, dialogues, integrations.
- Vector storage for knowledge base.
- Logs and telemetry metrics for monitoring.
User → Bot → Backend → RAG Retrieval → LLM Generation → Action Handling (n8n) → Bot → User
All interactions are logged and monitored, with rich metrics and telemetry.
Braindler includes a complete observability stack:
- Prometheus + Grafana: Monitoring response times, resource usage, and service health.
- Alertmanager: Automatic alerts on service failures, latency spikes, or resource exhaustion.
- Sentry: Error tracking across backend and bot layers.
Key monitored metrics include:
| Area | Metrics | Alerts |
|---|---|---|
| Performance | Request time, RAG/LLM latency | Response time > 3 sec |
| Resources | GPU %, CPU %, RAM usage | High CPU/RAM/Disk alerts |
| Stability | Service uptime, error rates | 5xx errors, container restarts |
| Quality | Answer success rates, RAG recall | Low RAG precision, empty answers |
| KPI | Target (v1.0) |
|---|---|
| Precision@3 | > 0.8 |
| Recall | > 0.9 |
| RAG Usage Rate | > 70% |
| User Satisfaction | > 4/5 |
| RAG Latency | < 500 ms |
| Layer | Technology |
|---|---|
| Frontend | Telegram API, Web Chat (future) |
| Backend | FastAPI (Python 3.11) |
| Knowledge Base | FAISS / Milvus |
| LLM | Local deployment (Llama 3.1) |
| Automation | n8n (self-hosted) |
| Databases | PostgreSQL, Redis |
| Monitoring | Prometheus, Grafana, Sentry |
| Deployment | Docker, Kubernetes-ready |
- 🌐 Web client interface (SPA)
- 🗣️ Multi-turn memory improvements (semantic compression)
- 🤖 Intelligent fallback from LLM to scripted flows
- 🔐 Enterprise data privacy modes
- ✨ Visual flow editor for sales funnels and automations
- 🧩 Plugin architecture for third-party extensions
- 📚 Continual knowledge base enrichment with automatic indexing
Developed by Anton Dodonov,
Founder of NativeMindNet and Braindler.
🧠 Braindler is where AI meets real-world business automation.