ИИ-агент поддержки с базой знаний

Агент хорош ровно настолько, насколько хороша база. Модель не создаёт знание, она находит его и формулирует.

Откуда агент берёт ответы

• Документация, регламенты и инструкции - в любом виде, включая PDF и сканы.
• Раздел вопросов на сайте и статьи базы знаний.
• История переписки поддержки: там лежат ответы, которых нет ни в одной инструкции.
• Данные из CRM и учётной системы: статус заказа, остаток, срок доставки.
• Технические документы и чертежи, если поиск нужен инженерам.

Что делает агент, когда не знает

Это главный вопрос всей затеи. Агент, который выдумывает правдоподобный ответ, вреднее его отсутствия: клиент получает неверный срок, а компания - обещание, которого не давала. Поэтому мы строим агента на правиле: отвечать только тем, что нашлось в базе, со ссылкой на источник, и передавать человеку всё остальное.

Как внедряем

1. Собираем базуНаходим, где лежат знания, приводим к пригодному виду и честно показываем дыры: обычно выясняется, что части ответов нет нигде.
2. Настраиваем поискАгент ищет по смыслу, а не по совпадению слов, и всегда возвращает ссылку на исходный документ.
3. Задаём границыКакие темы агент ведёт сам, какие всегда передаёт человеку, как звучит отказ. Это правила, а не настроение модели.
4. Проверяем на реальных вопросахБерём историю обращений за месяц и прогоняем через агента. Видно долю правильных ответов до запуска, а не после.
5. Запускаем и смотримСначала как подсказку оператору, потом наружу. Каждую неделю разбираем, где агент промахнулся, и дополняем базу.

1. Отвечает по вашим документам и показывает источник.
2. Не выдумывает: чего нет в базе, уходит человеку.
3. Долю закрытых обращений считаем до запуска, на вашей истории.
4. Работает в Telegram, на сайте, в почте и во внутреннем портале.