M2CA про автоматизацию продаж

База знаний для AI-ассистента: как научить бота отвечать правильно

База знаний для AI-ассистента: как научить бота отвечать правильно

Клиент спрашивает: «Доставка в Екатеринбург сколько стоит?» Ассистент бодро отвечает: «Обычно 500–700 рублей». Цифру никто не называл — модель её сочинила, а через день клиент приедет с этим скриншотом. Так выглядит бот без базы знаний: вежливый, грамотный и не связанный с реальностью.

Почему модель выдумывает и при чём тут RAG

Языковая модель не хранит факты о вашем бизнесе. Она предсказывает следующее слово так, чтобы текст выглядел уместным: про доставку назовёт правдоподобную цифру, потому что в обучающих текстах она была примерно такой. Промптом это не лечится — «не выдумывай» снижает частоту ошибок, но не убирает их.

Убирает подстановка ваших документов в ответ — это и есть RAG, поиск перед ответом.

  1. Документы режутся на небольшие фрагменты и складываются в поисковый индекс.
  2. Приходит вопрос — система ищет фрагменты по смыслу, а не по совпадению слов. Запрос «а если не подойдёт» найдёт регламент возврата, где этих слов вообще нет.
  3. Куски подставляются модели вместе с вопросом: «ответь только по этому тексту».

Модель здесь не источник знаний, а пересказчик. Качество ответа задаёт база, а не то, какая нейросеть под капотом.

Что класть в базу

Не «все документы компании», а то, о чём клиенты реально спрашивают.

Не класть: сканы без распознавания, персональные данные, коммерческую тайну — всё из базы ассистент может процитировать клиенту.

Как структурировать документы

Поиск работает с фрагментами, поэтому формат важнее объёма. Один документ — одна тема: «Доставка», «Оплата», «Гарантия» отдельными файлами вместо мегафайла «Всё о компании» на 80 страниц.

Короткие блоки по 200–500 слов под своим заголовком, понятные сами по себе. Если в куске написано «в этом случае действует правило выше», после нарезки смысл потеряется — пишите «при возврате товара надлежащего качества».

Пишите словами клиента: «сколько ждать», а не «нормативный срок исполнения обязательств».

Дата актуальности и ответственный в каждом документе — иначе через полгода никто не скажет, действует прайс или нет. Таблицы разворачивайте в текст: строка после нарезки теряет заголовки столбцов, и бот подставит цену от другой позиции.

Как обновлять и тестировать

База устаревает быстро. Назначьте владельца каждого документа, а не «поручите всем», и завяжите обновление на событие: поменялся прайс в 1С — тем же днём меняется файл в базе. Раз в квартал — вычитка на противоречия: два документа с разными сроками доставки дают случайный ответ.

Тестировать нужно набором вопросов, а не ощущением «вроде отвечает». Возьмите 30–50 реальных вопросов из переписки, включая неудобные: «а дешевле можно?», «почему у конкурента быстрее». Прогоняйте набор после каждого изменения базы и сверяйте с эталоном. Отдельно проверяйте вопросы вне базы: верный ответ там — «уточню у менеджера», а не импровизация. И следите за долей ответов «не знаю» и повторными вопросами внутри диалога: они находят дыры точнее любого отчёта.

Частые ошибки

Качество AI-ассистента — это качество его базы: цены с логикой, условия, регламенты, реальные вопросы и границы компетенции, нарезанные на самодостаточные блоки, с датой и владельцем. Иначе вы получаете красноречивого сотрудника, который придумывает условия на ходу.

Если не хочется собирать конструктор из индексов и промптов, посмотрите Excella: ассистент работает на базе знаний вашей компании — отвечает вашими условиями и ценами, а на вопрос вне базы зовёт менеджера, а не выдумывает ответ.