ШІ-чат-бот із базою знань — ваш бот знає ваше підприємство
Універсальні ШІ-чат-боти дають шаблонні відповіді. Zentor App поєднує ШІ-чат-бот із вашою власною базою знань: бот відповідає виключно на основі текстів вашої компанії — точно, послідовно й без вигаданої інформації.
Проблема універсальних чат-ботів
ШІ-чат-бот, який спирається лише на загальні знання мовної моделі, набуті під час навчання, не може надійно відповідати на запитання ваших клієнтів. Модель не знає ні вашої компанії, ні вашої цінової структури, ні умов обслуговування, ні ваших актуальних продуктів. У результаті — розмиті, загальні або в найгіршому разі хибні відповіді, а це шкодить довірі ваших клієнтів.
Чат-боти першого покоління, що працюють на правилах, розв'язують цю проблему інакше: вони жорстко запрограмовані й реагують лише на точні ключові слова. Це призводить до жорстких, негнучких розмов — щойно клієнт формулює запитання інакше, ніж передбачено, система дає збій.
Zentor App поєднує найкраще з обох підходів: відповіді ґрунтуються на ваших власних, контрольованих матеріалах (як у підході на основі правил) — але ШІ-модель розуміє природну мову клієнта й може гнучко реагувати (як сучасний ШІ-чат-бот). У результаті ви отримуєте чат-бот, який справді знає, хто ви. Чим саме цей принцип відрізняється від універсального бота, ми пояснюємо в Власний ШІ-чат-бот замість універсального бота.
Що таке база знань — і що таке RAG?
База знань у контексті ШІ-чат-ботів — це структурована сукупність усіх матеріалів, на основі яких бот має відповідати на запитання. Ви завантажуєте свої FAQ-документи, тексти про продукти, сервісну інформацію та інструкції з процесів — і чат-бот звертається до цієї сукупності під час кожного запиту.
Технічний механізм, що стоїть за цим, називається Retrieval-Augmented Generation, або RAG. Він працює у двох кроках: спочатку система шукає у вашій базі знань відповідні текстові уривки до запиту клієнта (Retrieval). Потім вона передає ці знайдені дані разом із запитом клієнта до моделі штучного інтелекту, яка формує на їх основі зрозумілу відповідь, враховуючи контекст (Generation).
Результат: бот нічого не вигадує. Він відповідає лише тим, що є у вашій базі знань, — природною мовою, без примусу до сценарію та з розумінням формулювань ваших клієнтів. Детальне технічне пояснення пошуку (Retrieval) і генерації (Generation) читайте в нашій статті Пояснення технології RAG.
Ваші матеріали — ваші відповіді
База знань Zentor App підходить для будь-яких текстових матеріалів, що стосуються клієнтів. Усе, чого ви хочете навчити свого чат-бота, завантажуйте через дашборд — без програмування й технічного налаштування. Детальніше про типовий вміст FAQ, PDF і продуктів — на нашій сторінці Чат-бот з вашими власними даними.
Найпоширеніші запитання та відповіді — класика будь-якої бази знань. Структуровано як документ Q&A або як зв'язний текст.
Характеристики, переваги, варіанти та сфери застосування ваших продуктів. Бот може детально розглядати окремі товари.
Графік роботи (у розумінні робочого часу чат-бота), умови доставки, процеси повернення та інша інформація, пов'язана із сервісом.
Внутрішні або зовнішні покрокові інструкції, які допомагають клієнтам користуватися вашими продуктами чи послугами.
Хто ви, що пропонуєте та чому клієнти обирають співпрацю з вами. Корисно для перших запитів та загальних консультацій.
Цінові списки, огляди тарифів та умови — без персональних даних, але з усією інформацією, яку клієнти зазвичай запитують.
Starter: 1.000 МБ сховища знань
Тариф Starter від Zentor App містить 1.000 МБ сховища знань (можна розширити за запитом). Спочатку це звучить як технічний показник — але варто співвіднести: текстовий документ на 50.000 слів зазвичай займає менше 500 КБ. Тож у 1.000 МБ можна зберігати дуже великий обсяг корпоративних текстів, FAQ-документів, описів продуктів та інструкцій, не стикаючись із браком місця.
Для більшості малих і середніх підприємств цього обсягу з великим запасом достатньо, щоб охопити всю релевантну для клієнтів інформацію. Чат-бот спирається на цю базу й дає якісні відповіді — незалежно від того, скільки розмов відбувається одночасно.
Ви керуєте змістом бази знань у будь-який момент через панель управління: додаєте, оновлюєте або видаляєте документи. Зміни набувають чинності миттєво — бот починає відповідати на основі оновлених матеріалів вже з наступної розмови.
Vector-RAG у тарифі «Індивідуальний»
Для компаній з об'ємними базами знань або вищими вимогами до якості Zentor App пропонує Vector-RAG у тарифі «Індивідуальний». Відмінність від стандартного пошуку: замість пошуку за ключовими словами Vector-RAG перетворює і вміст знань, і запит клієнта на математичні вектори. Ці вектори відображають семантичний зміст — тобто значення — тексту.
Це уможливлює пошук за семантичною схожістю: коли клієнт запитує «Як мені скасувати?», система знаходить і розділ із заголовком «Розірвання договору» — хоча спільного ключового слова немає. Точність пошуку (Retrieval) помітно зростає, що безпосередньо відбивається на якості відповідей чат-бота.
Vector-RAG у тарифі «Індивідуальний» можна поєднувати з локальними ШІ-моделями: ваша база знань і обробка ШІ повністю залишаються на вашій власній інфраструктурі. Максимальний суверенітет даних за одночасно високої якості семантичного пошуку.
Часті запитання щодо бази знань
Що таке RAG-технологія?
RAG означає Retrieval-Augmented Generation. Цей метод поєднує два етапи: спочатку система шукає у вашій базі знань контент, що відповідає запиту (Retrieval). Потім модель штучного інтелекту використовує знайдені дані для формування точної, контекстуальної відповіді (Generation). Результатом є відповіді, що базуються на власних текстах вашої компанії, а не на загальних навчальних даних моделі штучного інтелекту.
Який контент я можу завантажити до бази знань?
Ви можете завантажити всі текстові матеріали, що стосуються ваших клієнтів: FAQ-документи, описи продуктів, умови обслуговування, прайс-листи (без персональних даних), інструкції з процесів, інструкції з користування продуктами або загальну інформацію про компанію. Базою знань можна керувати через дашборд Zentor App — без технічних знань.
Який обсяг сховища включено?
У тарифі Starter доступно 1.000 МБ сховища знань (можна розширити за запитом). Це відповідає дуже великій кількості текстових документів — для більшості середніх підприємств цього обсягу більш ніж достатньо. У тарифі «Індивідуальний» за потреби можна налаштувати більше сховища та семантичний пошук Vector-RAG.
Чи відповідає чат-бот виключно на основі бази знань?
У стандартній конфігурації чат-бот відповідає на запитання виключно на основі вмісту вашої бази знань. Це не дає боту надавати загальні або хибні відповіді на основі загальних знань, набутих ШІ-моделлю під час навчання. Якщо для запиту не знайдено відповідного вмісту, чат-бот можна налаштувати так, щоб він передавав клієнта співробітникові, а не давав непевну відповідь.
Яка різниця між тарифами Starter та «Індивідуальний» щодо бази знань?
У тарифі Starter чат-бот використовує класичний пошук за ключовими словами у вашій базі знань: бот шукає ключові слова із запиту клієнта. У тарифі «Індивідуальний» додатково доступний Vector-RAG: тут запити та вміст бази знань перетворюються на семантичні вектори, тож бот знаходить відповідні відповіді навіть тоді, коли клієнт формулює запитання інакше, ніж це збережено в базі знань, — що значно підвищує точність пошуку.
Чи можу я автоматично наповнювати базу знань з зовнішніх систем?
Zentor App підтримує імпорт документів через інтерфейс дашборду. Для автоматизованого імпорту із зовнішніх систем (CMS, системи керування документами, CRM) у тарифі «Індивідуальний» доступні API-доступ і робочі процеси n8n, через які вміст можна структуровано імпортувати й оновлювати — без ручного завантаження через дашборд.
Як швидко набувають чинності зміни в базі знань?
Зміни, які ви вносите на дашборді Zentor App, обробляються одразу. Уже з наступної розмови чат-бот відповідає на основі оновленого вмісту. Немає затримок через ручні цикли повторного навчання — система RAG під час кожного запиту безпосередньо зчитує актуальний вміст із бази знань.
Що станеться, якщо чат-бот не знайде відповідної відповіді?
Якщо система RAG не знаходить у базі знань вмісту, що відповідає запиту, реакцію чат-бота можна налаштувати: він може повідомити клієнтові, що не має відповіді, та ініціювати Handover співробітникові або поставити загальне уточнювальне запитання. Точну реакцію за відсутності збігів можна визначити на дашборді Zentor App — жодних непевних відповідей на основі загальних знань, набутих ШІ під час навчання.
Перетворіть свого чат-бота на експерта вашої компанії
Протестуйте ШІ-чат-бот Zentor App з базою знань у демо — або дізнайтеся про відповідні тарифи для вашого підприємства.
Додаткові сторінки:
Докладніше в Довідковому центрі