Как подготовить базу знаний для ИИ: чтобы он отвечал вашим клиентам по делу

Менеджер знает, какие товары предложить вместе, что уточнить перед расчётом и кому передать сложный заказ. Часть этих знаний есть на сайте, часть хранится в документах, остальное сотрудники объясняют друг другу устно. Для агента информацию нужно собрать и утвердить.

В промпте задают поведение: как представиться, какие вопросы задать и когда позвать менеджера. В базе хранят сведения, по которым агент отвечает: характеристики и условия.

Правило «не обещай индивидуальную скидку, передай запрос менеджеру» относится к инструкции. Утверждённые условия акции относятся к знаниям. Подробнее о роли, задаче и ограничениях есть в статье «Как написать промпт для нейросети».

RAG — это формирование ответа с опорой на найденные материалы. В такой системе перед ответом выполняется поиск по подключённым материалам. Модель получает найденные фрагменты и использует их как контекст. Обновлять документы можно без переобучения самой модели. Устройство поиска описано в объяснении RAG от Yandex Cloud.

Для руководителя важна проверка всей цепочки. Если верный ответ есть в документе, но поиск его не находит, переписывать условия продажи бесполезно. Если фрагмент найден, а агент добавил от себя бесплатный монтаж, нужно разбирать инструкцию и формирование ответа.

Подключение базы знаний не гарантирует безошибочную консультацию. При настройке нужно предусмотреть действия при неполных данных, противоречиях и вопросах вне компетенции агента.

На сайте написано «индивидуальный подход» и «широкий выбор». Покупатель спрашивает, подойдёт ли конкретная модель для его помещения и можно ли получить заказ к открытию. Для ответа нужны более подробные сведения.

Начните с вопросов из звонков и переписок. Полезны обращения, в которых менеджер уточнял условия у коллеги, отправлял дополнительный файл или исправлял первоначальный ответ. Из них видно, чего не хватает в обычном описании товара.

Попросите продавцов показать, где они находят ответы. Если сотрудник говорит «это все знают», попросите сформулировать правило письменно. Уточнение «доставляем по области» ещё не объясняет, какие населённые пункты входят в зону и кто рассчитывает стоимость.

Каждый раздел должен быть понятен без соседнего файла и устных пояснений продавца. Вместо «эта модель» укажите название и артикул. Вместо «доставка по стандартным условиям» дайте условия или обозначьте источник расчёта.

Характеристики удобно хранить в таблице: отдельная строка для товарной позиции, отдельные поля для её свойств. В тексте условий сохраняйте рядом правило и исключение. Фраза «доставка бесплатная» без следующего абзаца с ограничениями меняет смысл предложения.

В инструкции ChatAI тоже рекомендуется структурировать товарные позиции и исключать неполные или устаревшие сведения. Большой загруженный каталог ещё не подтверждает, что агент найдёт конкретную позицию. Дальше нужны проверки по вашему ассортименту.

Учебная компания продаёт оборудование «Мастер М» и помогает подобрать комплект под помещение. Клиент спрашивает: «Подойдёт ли эта модель для моей мастерской, сколько доставка и будет ли скидка?»

Для разговора нужны сведения о модели, правила расчёта и порядок передачи запроса специалисту. Здесь собраны и знания, и указания для сценария: при настройке их нужно разделить.

Назначение товара может долго оставаться прежним. Остаток на складе способен измениться после следующего заказа. Для каждого типа сведений определите рабочий источник и способ получения обновлений.

Файл может подойти для описания услуги или правил получения заказа. Для текущего наличия, статуса заказа и расчётной цены часто нужно обращение к учётной системе, таблице или другому источнику во время диалога. Возможность подключения зависит от решения и его настройки.

В ChatAI предусмотрена работа с ассистентами и базами знаний через F5AI. По опубликованной инструкции сначала создают базу и добавляют файлы, затем связывают её с ассистентом и используют его в настройках ChatAI. Экраны и порядок действий есть в руководстве по настройке.

Перед подключением согласуйте доступную информацию, вопросы для самостоятельной консультации и условия передачи человеку. Инструкция «позови менеджера» должна быть связана с действием в процессе.

Возьмите вопросы из настоящих обращений. К каждому заранее запишите ожидаемый ответ или допустимое действие и подтверждающий материал. Иначе проверяющий будет оценивать уверенность и вежливость вместо правильности.

В тестах должны встречаться обычные запросы и ситуации, где нужны уточнение либо помощь человека.

Назначьте владельца материалов и порядок изменения. Иначе отдел продаж исправит прайс, маркетинг обновит сайт, а агент продолжит использовать старый файл.

Для изменения сохраняйте источник, ответственного и затронутые темы. Устаревшие документы нужно исключать из рабочего поиска. Архивная копия может оставаться у компании, но агент не должен использовать её для ответов клиентам.

После изменения цены проверьте связанные вопросы: обычную покупку, комплект, запрос по старому предложению и недоступность рабочего источника. Если знания загружаются в поисковый индекс, убедитесь, что обновилась используемая агентом версия.

База готова к проверке в рабочем сценарии, когда у компании есть:

— утверждённые сведения о выбранных товарах и услугах;
— правила покупки и обработки исключений;
— определённые источники цены, наличия и статуса заказа;
— набор информации, разрешённой для ответов клиентам;
— владелец материалов и порядок обновления;
— тестовые вопросы с ожидаемыми ответами;
— работающая передача сложных запросов менеджеру.

Поможем подготовить базу знаний и настроить ChatAI в amoCRM.