Термин “чат-бот на базе знаний” часто используют слишком широко.
Иногда так называют обычный чат-бот, к которому добавили раздел с частыми вопросами.
Но точнее будет сказать иначе. Это ИИ-система, которая перед ответом сначала ищет информацию в вашей документации и только потом формирует ответ для пользователя.
В этой статье разберем, что такое чат-бот на базе знаний, как он работает технически и на что обращать внимание при выборе такого решения.
Чат-бот на базе знаний — простое определение
Чат-бот на базе знаний — это ИИ-система, которая отвечает на вопросы, обращаясь к конкретному набору ваших материалов.
К ним пожет относиться справочный центр, продуктовая документация, внутренняя вики или другой структурированный контент, который вы к нему подключаете/
Ключевое слово здесь — “ваших”.
Чат-бот на базе знаний отвечает по вашим материалам.
Обычный ИИ-чатбот отвечает на основе того, на чем была обучена модель.
В этих данных могут быть сведения о конкурентах, устаревших информация, которая просто не относится к вашему конкретному продукту.
Например.
Если спросить обычный ИИ-чатбот про ваш продукт, он может сгенерировать правдоподобный ответ на основе похожих продуктов, которые встречались ему в обучающих данных.
Если задать тот же вопрос чат-боту, который отвечает по документации, он найдет реальную информацию по нему и ответит на ее основе.
А если ответа в документации нет, он должен сказать, что такой информации не найдено.
Как чат-бот на базе знаний работает технически
Большинство чат-ботов на базе знаний работают по схеме RAG. Простыми словами, это значит, что ИИ сначала ищет подходящую информацию в подключенных документах, а уже потом формирует ответ.
Когда клиент задает вопрос, система сначала ищет подходящую информацию, а затем формирует ответ на ее основе. В более качественных решениях есть еще один шаг — проверка, может ли бот ответить уверенно.
Шаг 1. Поиск
Система ищет в базе знаний материалы, которые по смыслу близки к вопросу клиента.
Это не обычный поиск по ключевым словам.
Для такого поиска система переводит текст в специальный формат, который помогает сравнивать смысл фраз. Благодаря этому она может найти нужный фрагмент, даже если в вопросе клиента и в документации используются разные слова.
Шаг 2. Генерация ответа
Найденные материалы передаются языковой модели. На их основе модель формирует понятный и читаемый ответ.
Важно, что ответ опирается на вашу документацию, а не придумывается из общих знаний ИИ.
Шаг 3. Проверка уверенности
Хорошо построенная система оценивает, насколько найденные материалы подходят к вопросу.
Если подходящей информации в базе знаний нет, система не должна додумывать ответ. Правильнее прямо сказать, что данных недостаточно, чем уверенно дать ответ, который ничем не подтвержден.
Чат-бот на базе знаний и обычный ИИ-чатбот
Обычный ИИ-чатбот
Обычный ИИ-чатбот:
- отвечает на основе общих данных, на которых была обучена модель;
- часто старается дать ответ, даже если не уверен в точности;
- не всегда отделяет проверенную информацию от предположений;
- может придумать детали, которых нет в вашем продукте;
- может дать ответ, подходящий похожему сервису, но неверный для вашего.
Чат-бот на базе знаний
Чат-бот на базе знаний:
- отвечает на основе вашей документации, а не общих данных модели;
- не отвечает наугад, если не находит подходящую информацию;
- отделяет подтвержденные данные из документов от предположений;
- не должен придумывать детали, которых нет в ваших материалах;
- дает ответы, которые точнее соответствуют именно вашему продукту.
Почему это особенно важно для клиентской поддержки
В некоторых задачах неверный ответ ИИ — это просто неприятная ошибка.
В службе поддержки последствия серьезнее.
Например. если чат-бот дает клиенту неправильную инструкцию по настройке, клиент следует этой инструкции, у него ничего не получается, и он возвращается в поддержку уже с новой проблемой поверх старой.
Один неверный ответ может привести к новым обращениям, снизить доверие к поддержке и все равно закончиться передачей вопроса специалисту.
Только теперь сотруднику придется сначала понять, что уже посоветовал бот, и лишь потом разбираться с исходной проблемой клиента.
Чат-бот на базе знаний снижает этот риск за счет самой логики работы.
Он либо отвечает по проверенной документации, либо честно сообщает, что не нашел нужной информации.
Это может казаться менее эффектным, чем ИИ, который всегда что-то пишет в ответ. Но для клиентской поддержки такая честность важнее. Она помогает реально снижать нагрузку, а не просто откладывать проблему до обращения к специалисту.
На что обратить внимание при выборе чат-бота на базе знаний
Не каждый сервис, который называют чат-ботом на базе знаний, действительно отвечает только по найденным документам. Иногда база знаний вроде бы подключена, но модель все равно может додумывать ответ. Поэтому перед внедрением стоит проверить несколько вещей.
Что происходит, если ответа нет в документации
Задайте чат-боту вопрос, на который в вашей документации точно нет ответа. Хороший чат-бот на базе знаний должен прямо сказать, что не нашел нужной информации.
Если он все равно пытается ответить, значит система может выходить за пределы базы.
В таком случае это скорее обычный ИИ-чатбот с подключенными документами, чем решение, которое строго отвечает только по вашим материалам.
Показывает ли чат-бот, чего не хватает в документации
Каждый вопрос, на который чат-бот не смог ответить, показывает пробел в документации.
Хорошая система должна сохранять такие случаи, чтобы команда видела, каких материалов не хватает. Это помогает постепенно дополнять базу знаний и закрывать повторяющиеся вопросы клиентов.
Так улучшается не только чат-бот, но и сама документация — со временем она становится полнее и полезнее.
Помнит ли чат-бот контекст диалога
Клиент не должен заново объяснять ситуацию в каждом сообщении. Чат-бот должен помнить, что уже было сказано в текущем диалоге, какие вопросы задавал клиент и какие ответы уже получил.
Если контекст не сохраняется, диалог быстро становится неудобным. Так как клиенту приходится заново объяснять ситуацию.
Можно ли быстро передать вопрос специалисту
Когда чат-бот не может помочь, клиенту нужен простой переход к специалисту. При этом важно сохранить контекст разговора, чтобы человеку в поддержке не пришлось заново выяснять всю ситуацию.
Такой переход не должен выглядеть как ошибка.
Это нормальная часть сценария. Бот помогает там, где может, а сложные случаи передает сотруднику вместе с уже собранной информацией.
Вывод
Чат-бот на базе знаний отвечает на вопросы по материалам компании: справочному центру, продуктовой документации, внутренним инструкциям, базе знаний или другим структурированным документам.
Главное отличие от обычного ИИ-чатбота в том, что он не должен отвечать “из головы”.
Сначала система ищет информацию в подключенных источниках, затем формирует ответ на их основе.
Если подходящей информации нет, хороший чат-бот прямо говорит об этом, а не придумывает ответ.
Для клиентской поддержки это особенно важно. Здесь ценность не в том, чтобы бот уверенно отвечал на любой вопрос, а в том, чтобы он давал точные ответы, не добавлял неподтвержденные детали и вовремя передавал сложные случаи специалисту.