Нейросеть для риелтора без вранья в цифрах

Риелтору нейросеть закрывает ровно одну часть работы — текстовую. Сорок новых объектов, двести ответов на вопросы покупателей, шестьдесят подборок и сто двадцать объявлений под площадки складываются примерно в 0,86 миллиона токенов в месяц: на недорогих позициях каталога это единицы рублей. Всё остальное она не делает, и здесь важно не смягчать формулировки: модель не оценивает недвижимость и не проверяет юридическую чистоту. Любая цифра — метраж, этаж, цена, площадь доли — и любой правовой факт берутся из документов и из вашей аналитики. Модель их только переписывает в человеческий текст.

Ниже: четыре сценария по отдельности, приём с обязательными полями, который не даёт модели выдумать этаж, разбор того, что происходит при вопросе о цене, отдельный раздел про данные клиентов, расчёт месяца работы в токенах и рублях и порядок внедрения на одном сегменте объектов.

Где проходит граница

Начнём с того, чего не будет, — так короче.

Оценка объекта. Модель не видела ни вашей базы сделок, ни текущих экспозиций, ни истории торга по району. На вопрос «сколько стоит эта двушка» она ответит — уверенно, с обоснованием и диапазоном, — и это будет правдоподобная выдумка. Механика ровно та же, что в обычных галлюцинациях: пробел заполняется тем, что звучит убедительно.

Юридическая чистота. Обременения, аресты, история переходов права, наличие несовершеннолетних собственников, дееспособность продавца — всё это устанавливается по выпискам и документам. Текст модели здесь не источник ни в каком виде.

Прогноз рынка. «Вырастет ли район к следующему году» — вопрос не к модели.

Остаётся текст. Это немало: у активного риелтора текстовая рутина съедает заметную часть недели, и вся она однотипная.

Описание объекта из параметров

Первый и самый очевидный сценарий. На входе — карточка объекта: метраж, комнаты, этаж и этажность, год постройки, материал стен, состояние отделки, что рядом, особенности планировки. На выходе — связный текст на 120–180 слов.

Что даёт выигрыш: описания получаются ровными. Человек, пишущий двадцатое описание подряд, начинает повторяться и пропускать сильные стороны объекта, потому что они ему уже надоели. Модель этим не страдает.

Главный приём здесь — запрет на достройку. В промпте фиксируется: использовать только переданные поля, ничего не добавлять от себя. Без этого в тексте появляются «панорамные окна» и «развитая инфраструктура», которых в карточке не было. Отдельно стоит запретить оценочные превосходные степени — они не продают и раздражают.

Второй приём — явная пометка пустых полей. Если год постройки неизвестен, в карточку пишется «не указан», а не пропуск. Пустое место модель заполняет. Общая механика обязательных полей и того, почему их нельзя оставлять незаполненными, разобрана в материале про строгий формат ответа.

Сценарий близок к товарному: приёмы из разбора описаний товаров переносятся почти целиком, с поправкой на то, что в недвижимости цена ошибки в цифре выше.

Ответы на типовые вопросы покупателей

Второй сценарий и, по объёму обращений, самый массовый. Вопросы повторяются: что с документами, можно ли в ипотеку, кто соседи, как со школой, почему продают, торг уместен.

Схема рабочая только одна: модель отвечает по вашему тексту, а не по своим знаниям. В запрос кладётся карточка объекта и заранее написанный набор ответов на частые вопросы, модель подбирает подходящий и формулирует его под конкретную фразу покупателя. Если ответа в наборе нет, она обязана сказать, что уточнит, — а не сочинить.

Это тот же каркас, что в нейросети для техподдержки, и ограничение там же: без подготовленной базы ответов система отвечает общими словами, не относящимися к вашему объекту.

Три вопроса требуют отдельной обработки, потому что ответ на них — обязательство:

• Цена и торг. Диапазон уступки определяет собственник, а не модель.
• Сроки выхода на сделку. Зависит от документов, а не от текста.
• Юридические вопросы. Любой вопрос про обременения и историю права уходит человеку с документами на руках.

Их лучше не пытаться закрыть промптом «отвечай осторожно». Надёжнее — правило маршрутизации: попал вопрос в одну из трёх категорий, ответ не отправляется автоматически.

Подборка под запрос клиента

Третий сценарий, и здесь важно разделить две операции, которые обычно смешивают.

Отбор объектов — не задача модели. Фильтрация по бюджету, району, метражу, этажу делается вашей базой или CRM: это точный поиск по полям, и отдавать его вероятностной системе бессмысленно. Что именно разумно автоматизировать в базе, разобрано отдельно — нейросеть в CRM.

Оформление подборки — задача модели. Восемь отобранных объектов превращаются в письмо клиенту: почему именно эти, чем отличаются друг от друга, на что смотреть при просмотре, в каком порядке ехать. Плюс короткое сопроводительное сообщение под то, что клиент просил на словах.

Полезный приём — просить сравнение, а не перечисление. «Первый дешевле на десять процентов, но выше этаж и дальше от метро» читается и помогает выбрать; список карточек подряд — нет.

И ограничение: модель сравнивает только по тем полям, которые вы передали. Если в карточках нет данных о шуме, солнечной стороне и соседях, сравнения по ним быть не должно — иначе оно появится и будет выдуманным.

Объявления под площадки

Четвёртый сценарий. Одно описание объекта нужно в трёх-четырёх видах: у площадок разная допустимая длина, разные правила по контактам и разная реакция аудитории.

Разумный порядок: один канонический текст описания хранится у вас, а варианты под площадки генерируются из него. Тогда правка объекта делается в одном месте, а не в четырёх.

Что стоит задать в промпте по каждой площадке: предел длины, запрещённые конструкции, требуемый порядок блоков, наличие или отсутствие призыва к действию. Приёмы работы с рекламными форматами и типичные ошибки — в разборе рекламных объявлений, а короткие тексты для соцсетей ложатся на схему из материала про посты.

Отдельная тонкость: тексты, собранные моделью, между объектами получаются похожими по ритму. На одной площадке с тридцатью вашими объявлениями это заметно. Лечится не сменой модели, а разными шаблонами под разные типы объектов и ручной правкой первой фразы.

Цифры и правовые факты только из документов

Самый важный раздел, и правило в нём одно: в текст попадает только то, что есть в карточке или в документе.

Как это обеспечить практически:

Цифры передаются отдельным блоком и переносятся дословно. Метраж, этаж, цена, кадастровый номер, площадь доли, размер задолженности — в запросе они идут списком полей, и в промпте написано: значения не пересчитывать, не округлять, не выводить одно из другого.

Никаких производных. Цена за квадратный метр считается вашим кодом, а не моделью. Арифметика — не сильная сторона языковой модели, и ошибка в ней выглядит так же уверенно, как верный ответ.

Правовые формулировки — из документа. Формулировки об обременениях, о согласии супруга, о материнском капитале переносятся из выписок и справок как есть.

Проверка перед публикацией. Короткий скрипт сверяет числа в готовом тексте с полями карточки. Несовпадение — текст не публикуется. Это дешевле, чем снимать объявление с неверной площадью.

Отдельно о работе с фотографиями документов: разбор изображений в каталоге есть, и им можно вытащить текст со скана — но распознанное значение остаётся черновиком, который сверяется с оригиналом. Типичные ошибки такого извлечения собраны в материале про распознавание текста с фото.

Персональные данные клиентов

Хорошая новость: для всех четырёх сценариев данные клиента не нужны.

Описание объекта строится из параметров недвижимости. Ответ на вопрос — из карточки и базы ответов. Подборка — из отобранных объектов. Объявление — из канонического описания. Ни в одном месте не требуются фамилия покупателя, его телефон, сумма одобренной ипотеки или состав семьи.

Отсюда рабочее правило: в запрос уходит объект, а не человек. Если покупатель написал развёрнутое сообщение с личными обстоятельствами, в модель отправляется суть запроса — бюджет, район, требования, — а не текст целиком с именами и историей развода.

Данные собственника — отдельный случай. В карточке объекта их быть не должно: для описания квартиры фамилия владельца не нужна, а вот в договоре и выписке она есть, поэтому документы целиком в модель не отправляются, только нужные поля.

Что хранится из запросов на нашей стороне, написано в llms.txt, общая картина по обработке данных — в отдельном разборе. Прочитать это стоит до первой загрузки, а не после.

Сколько это стоит в месяц

Считаем в объёмах: ставка у нас одинаковая на вход и на выход, цена получается умножением ставки на объём в миллионах токенов. Сценарий — один активный риелтор за месяц.

Ставки за миллион токенов на 12 сентября 2026 года у подходящих позиций:

Порядок такой: месяц работы одного риелтора на нижних строках списка — рубли, на верхних — десятки рублей. Пересчёт объёма в деньги для любой другой ставки — в отдельном материале.

Самая дорогая строка тут — подборки, и не из-за выхода, а из-за входа: восемь карточек объектов это пять тысяч токенов при коротком ответе. Экономия здесь одна — передавать в подборку не полные карточки, а сокращённые: для сравнения объектов не нужны ни описание подъезда, ни история экспозиции.

Как внедрять

Пять шагов на одну неделю.

1. Возьмите один сегмент. Вторичка в одном районе или новостройки одного застройщика — но не всё сразу. Однотипность объектов важнее их количества.
2. Приведите карточки к единому набору полей. Это скучная часть и она же решающая: из разнородных карточек ровных описаний не выйдет.
3. Напишите базу ответов на двадцать частых вопросов. Своими словами, один раз. Без неё второй сценарий не работает.
4. Сделайте скрипт сверки чисел. Пять строк кода, которые сравнивают цифры в готовом тексте с полями карточки.
5. Прогоните двадцать объектов и прочитайте всё глазами. Считайте отдельно два типа дефектов: выдуманные факты и корявые формулировки. Первые критичны, вторые нет.

Каркас запроса, который задаёт роль, запреты и формат, стоит написать один раз и переиспользовать — как это делается, разобрано в материале про системный промпт.

Чего мы не утверждаем

Мы не оцениваем недвижимость и не даём рыночных прогнозов. Ни мы, ни модель. Цена берётся из вашей аналитики или у оценщика.

Мы не проверяем юридическую чистоту и не даём правовых консультаций. Это к юристу и к документам.

Мы не сравнивали модели на риелторских текстах. Своих замеров по этому сценарию у нас нет — проверяйте на своих объектах по методике сравнения.

Что нужно, чтобы попробовать

Ключ заводится за минуту на keydealer.ru/login — почта и пароль, без документов и без зарубежной карты. Оплата российской картой в рублях, один ключ на весь каталог: на 12 сентября 2026 года это 53 позиции в шестнадцати семействах.

Платные текстовые модели доступны сразу на приветственном бонусе — двадцати объектов для проверки хватит без пополнения. Отдельный ключ под сценарий даст видимый расход и позволит сравнить две позиции на одной и той же выборке карточек.

Что держать в голове

Модель пишет текст, а не оценивает недвижимость. Всё, что похоже на экспертное суждение о цене, ликвидности или чистоте объекта, она выдаёт с той же уверенностью, что и описание метража, — и отличить одно от другого по тону ответа невозможно.

Отсюда главная защита: цифры и правовые факты передаются в запрос и переносятся дословно, а готовый текст сверяется с карточкой машинно. Это единственный способ поймать выдуманный этаж до того, как его увидит клиент.

Начинать разумно с одного сегмента и двадцати объектов: неделя работы, стоимость в пределах приветственного бонуса, и сразу видно, что из четырёх сценариев у вас окупается, а что было красивой идеей.

Как мы проверяем факты и что храним из запросов — на странице о проекте и в llms.txt. Попробовать на своих объектах: keydealer.ru/login.