База знаний для AI-агента: как собрать, чтобы бот не выдумывал

В прошлой статье мы разложили обращения клиентов на три зоны. В первой оказались вопросы, на которые агент может ответить сам: где заказ, сколько стоит товар, как вернуть покупку. Но ответить сам он может только при одном условии: правильный ответ где-то записан. Это «где-то» и называется базой знаний.

Звучит скучно, но именно здесь решается, будет ли агент полезным или начнёт выдумывать. А этот этап, как мы уже писали, заказчики недооценивают сильнее всего.

Что такое база знаний и почему агент выдумывает

База знаний — это набор материалов, из которых агент берёт ответы: прайс, правила доставки и возврата, ответы на частые вопросы, адреса и часы работы. Нейросеть внутри агента умеет связно говорить, но о вашей компании она не знает ничего, кроме того, что вы ей дали.

Теперь о выдумках. Нейросеть устроена так, что старается ответить на любой вопрос. Если в базе нет нужной информации, она не всегда честно говорит «не знаю». Иногда она достраивает ответ, который звучит правдоподобно: называет цену, которой нет, или обещает доставку за один день, хотя на самом деле везут три. Специалисты называют это галлюцинациями.

Неверные ответы почти всегда объясняются одной из трёх причин:

• в базе нет ответа на вопрос;
• в базе есть два разных ответа на один вопрос;
• ответ есть, но написан так запутанно, что агент понимает его неправильно.

Типичная ситуация из мебельного магазина. На сайте уже новые цены, а среди файлов, которые загрузили агенту, остался прошлогодний прайс. Клиент спрашивает, сколько стоит диван, и получает старую цену. Потом он приезжает в салон со скриншотом переписки, и менеджеру приходится либо уступать в цене, либо объясняться. Агент при этом ничего не выдумал: он честно ответил по тому, что ему дали.

Все три причины лечатся не настройками агента, а порядком в базе. Поэтому собирать её стоит до запуска, а не после первых жалоб.

Что положить в базу, а что оставить за её пределами

Хорошая база знаний небольшая и аккуратная. Вот что в ней должно быть.

Каталог и цены. Что продаёте, сколько стоит, чем отличаются варианты. Если цены и остатки часто меняются, лучше не копировать их в документ, а дать агенту доступ к учётной системе. Об этом подробнее ниже.

Правила. Доставка, оплата, возврат, гарантия, запись и отмена. Всё, о чём клиент может спросить и на что у компании уже есть готовый ответ.

Ответы на частые вопросы. Не те, что придумал маркетолог для сайта, а те, что клиенты реально задают в чатах и по телефону.

Данные о компании. Адреса, часы работы, контакты, как добраться, есть ли парковка. Если у вас несколько точек, у каждой свои данные.

Границы. Темы, которые агент не обсуждает, и случаи, когда он сразу зовёт человека. Это продолжение третьей зоны из прошлой статьи.

А вот что в базу класть не стоит:

• старые версии прайсов и правил «на всякий случай»;
• внутренние документы с данными клиентов и сотрудников;
• черновики и обсуждения, где решение ещё не принято;
• переписку целиком: из неё агент легко вытащит то, что менеджер когда-то пообещал одному клиенту в виде исключения.

Чем больше в базе лишнего, тем выше шанс, что в ответ попадёт не тот кусок.

Оформлять материалы тоже стоит аккуратно. Одна тема — один раздел: доставка отдельно, возврат отдельно. В каждом разделе укажите дату, когда его последний раз проверяли. Так и человеку, и агенту проще найти нужное, а устаревшее сразу видно по дате.

Пошаговая сборка: пять шагов

Эту последовательность можно пройти самостоятельно, даже если агента пока нет. Порядок в документах пригодится и менеджерам.

1. Соберите всё в одном месте. Прайсы, тексты с сайта, договоры, правила для сотрудников, шаблоны ответов, которыми пользуются менеджеры. На этом шаге ничего не нужно править: важно просто увидеть всё вместе.
2. Найдите противоречия. Часто находятся два прайса с разными ценами или разные сроки доставки на сайте и в договоре. Для каждой темы назначьте один главный источник, а остальные уберите или исправьте. Если непонятно, какая из двух цифр верная, это вопрос к руководителю, а не к подрядчику: решить его за вас никто не сможет.
3. Перепишите ответы простым языком. Один вопрос — один короткий ответ. Формулировки вопросов возьмите из реальной переписки: клиент пишет «а когда привезут?», а не «каковы сроки доставки?». Вот как это выглядит на деле. Было: «Доставка осуществляется в течение 1–5 рабочих дней в зависимости от региона и наличия товара на складе». Стало: «По городу привозим за 1–2 дня, в другие регионы — за 3–5. Если товара нет на складе, срок назовёт менеджер». Похожий принцип мы разбирали в статье про тексты, которые цитируют нейросети, но там речь о сайте для внешнего поиска, а здесь о внутренних материалах для своего AI-ассистента.
4. Пропишите, чего агент не знает. Для вопросов без ответа нужна понятная реакция: «Этого я не знаю, передам менеджеру». Такая фраза в базе важнее десятка красивых ответов: она подсказывает помощнику, как поступить, когда ответа нет.
5. Проверьте на настоящих вопросах. Возьмите 30–50 реальных вопросов клиентов и задайте их агенту. Причину каждого неверного ответа ищите в базе: чаще всего ошибка не в агенте, а в материалах. Исправляйте базу, а не подгоняйте тестовые вопросы так, чтобы ответы сошлись.

После пятого шага у вас будет база, которой можно доверять. Дальше главное — не дать ей устареть.

Кто и как обновляет базу

База знаний устаревает в тот момент, когда меняется хоть одна цена или правило. Если об изменении никто не сообщил агенту, он продолжит отвечать по-старому, и клиент получит неверную информацию.

Чтобы этого не случилось, договоритесь о трёх вещах.

Кто отвечает за базу. Один конкретный человек, а не «отдел маркетинга». Обычно это тот, кто и так следит за прайсом и правилами: в клинике старший администратор, в магазине товаровед или руководитель продаж.

Когда её обновлять. Сразу после любого изменения цен, условий или графика работы. Плюс плановая проверка раз в месяц: просмотреть разделы и убедиться, что всё актуально.

Какие данные брать из систем напрямую. Цены, остатки и свободные окна для записи лучше не переписывать в документ, а получать из учётной системы, CRM или онлайн-записи. Тогда агент всегда видит актуальные цифры. Как устроена такая связь на примере склада, мы рассказывали в статье про синхронизацию 1С и сайта.

Где база знаний не спасает

Даже идеальная база не делает агента безошибочным. Нейросеть может неправильно понять вопрос или смешать два похожих ответа. Поэтому ограничения и передача человеку нужны всегда, а переписку агента стоит регулярно просматривать. В первый месяц после запуска лучше делать это раз в неделю: так быстрее всего видно, каких ответов в базе не хватает.

Есть ситуации, когда собирать базу пока рано. Если правила в компании меняются каждую неделю, а цены согласуются в каждом случае отдельно, база устареет быстрее, чем вы её допишете. Сначала стоит договориться внутри компании, а потом обучать помощника.

И последнее: база знаний не заменяет правильных ограничений. Если агенту разрешили обсуждать скидки, никакая база не помешает ему пообещать лишнее.

С чего начать

Зависит от того, в каком состоянии ваши документы.

Всё разбросано по разным местам. Начните с первого шага и просто соберите материалы в одну папку. Уже на этом этапе станет видно, где противоречия.

Документы в порядке, но написаны сложно. Переходите к третьему шагу. Возьмите двадцать самых частых вопросов из переписки и напишите короткий ответ на каждый.

Агент уже работает и иногда выдумывает. Начните с пятого шага: соберите вопросы, на которые он ответил неправильно, и найдите причину в базе.

Сбор и проверка базы знаний входят в нашу работу по созданию AI-агентов: мы собираем материалы, убираем противоречия и проверяем агента на реальных вопросах до запуска.

Дальше по плану серии — как AI-агент работает вместе с Битрикс24 и 1С: что он может делать сам и что для этого нужно подготовить.