Штучний інтелект може зекономити працівникам години рутинних завдань щотижня. Бонус – бізнеси можуть самостійно сконструювати з нього сервіс під власні потреби. Операційний директор Inweb Владислав Наумов розповідає, як за $3000 розробили ШІ-чат-бот, щоб полегшити співробітникам пошук інформації.
Новий журнал Forbes Ukraine – у продажу з безкоштовною доставкою
Четвертий номер Forbes Ukraine у 2026 році – про людей і бізнеси, які вже сьогодні визначають майбутнє країни. Усередині – «30 до 30», 15 перспективних ветеранських компаній, 20 франшиз із потенціалом зростання, Говард Баффет і $1,4 млрд допомоги Україні, ціна війни для бізнесу та українське мистецтво воєнного часу.
Наша агенція має базу знань, схожу на Вікіпедію. Ведемо її у застосунку для управління інформацією Notion, де зберігаються документи для співробітників – від гайду «як скористатися соцпакетом» до різних дашбордів. Але помітили проблему.
Працівники часто не знали, як знайти потрібний файл за назвою. Рішення? Створили Telegram-бот Wiki, з яким працюємо з червня 2024-го. Люди звикли до чатів: їм простіше комусь написати та отримати відповідь, ніж самостійно шукати серед сотень документів.
Бот ми розмістили у Telegram – через зручний API і тому, що спілкування з клієнтами та командою переважно відбувається там. Розробка коштувала $3000 і зайняла в нас із розробником близько 70 годин (більшість часу з’ясовували, як його створювати). Як він тепер працює?
Forbes Next: як насправді ростуть українські бізнеси
Функції Wiki
Щодня у знання бота автоматично завантажуються 800 документів. Wiki відповідає з огляду на ту інформацію, яку йому надали, тобто лише з нашої бази знань у Notion.
Наприклад, співробітник може написати запит, а бот надасть йому у відповідь п‘ять найдоцільніших матеріалів. Тепер не потрібно перепитувати колег чи шукати самостійно.
Отримання відповіді від чат-бота Wiki
Що це дало?
Завдяки боту можна не тільки знаходити потрібні документи, а й оновлювати їх. Наприклад, коли звільняється співробітник, у Wiki можна знайти всі документи, де вказане ім’я цього співробітника, щоб визначити іншого відповідального.
Якось співробітниця шукала матеріал, який не відображався у Notion. Чат-бот знайшов його і вказав на проблему: виявилось, у колеги просто не було до нього доступу.
Ще один кейс із відділу продажів. Нас набрав клієнт із США, менеджеру терміново знадобився англомовний документ для брифу клієнта. Чат-бот впорався з пошуком менш ніж за хвилину.
Отримання відповіді від чат-бота Wiki
Складно простежити ефективність чату Wiki у цифрах, але ми спираємося на кількість запитів від наших колег. Раніше працівник в середньому витрачав 10 хвилин на пошук одного документа. З ботом середній час пошуку скоротився до 1–2 хвилин, що дає змогу працівникам більше зосередитися на стратегічних завданнях. У вересні 39% співробітників скористалися чатом, зробивши 449 запитів.
Інструкція розробки чат-боту для швидкого пошуку в базі знань компанії
1-й крок
Необхідно створити асистента за допомогою OpenAI та обрати модель, на базі якої буде працювати ШІ. Ми використовуємо GPT-4o. Можна обрати й інші – Claude від Anthropic чи Microsoft Copilot.
Створення асистента на базі GPT-4o
2-й крок
Розробнику треба налаштувати автоматичне додавання документів із бази знань у асистента OpenAI. Щоб завантажити документи, рекомендую їх конвертувати в pdf-формат. Таким чином, ми налаштовуємо актуальну базу знань, яка буде оновлюватися за графіком, який обираємо.
3-й крок
Формулюємо промпт з описом, що ШІ має робити на запит від користувача. Щоб покращити взаємодію зі штучним інтелектом, важливо чітко сформулювати, чого саме ви хочете досягти, і провести тестування. Для покращення запиту варто використовувати приклади та ясні формулювання. Одна з технік – задавати моделі конкретну роль або дозволити їй розмірковувати крок за кроком, щоб отримати кращі результати.
Створення асистента на базі GPT-4o
Далі налаштовуємо за допомогою прописаного промпту формат відповіді і як бот буде віддавати файл користувачу.
Заощаджуйте, отримуючи 6 журналів за ціною 4
Купуйте річну передплату на шість журналів Forbes Ukraine за 1 799 грн замість 2 400 грн. Читайте головні історії українського бізнесу, ексклюзивні рейтинги та глибоку аналітику в кожному номері.
Коли наш бот знаходить потрібний документ, видає його унікальний номер. Але замість того, щоб показати його користувачу, система автоматично перетворює його на посилання. Користувачу достатньо натиснути на нього.
4-й крок.
Розробник створює бота в Telegram та підʼєднує його до раніше створеного асистента. І коли хтось пише запит боту, той відправляє його асистенту OpenAI, а він віддає відповідь у чат-бот.
Помилки, яких варто уникати, розробляючи чат-бот
1. Не можна давати ШІ свободу в наданні відповіді, бо з нею він надаватиме недостовірну інформацію.
Свободу ШІ можна обмежити як у промпті, так і в коді. У промпті слід чітко вказати: «Відповідай лише на документи, які в тебе завантажені». На рівні коду можна перевіряти, чи містить відповідь релевантні посилання, і якщо ні – блокувати її. Також можна обмежити доступ ШІ лише до внутрішніх документів, щоб він не виходив за рамки дозволеної інформації.
2. ШІ погано працює з посиланнями, він їх вигадує. Тож не треба його просити дати лінк.
У нашій базі всі документи мають назви, унікальні номери та посилання. ШІ добре розуміє номери, тож ми даємо йому номер документу, а він підтягує відповідне правильне посилання.
3. Треба обмежити кількість повідомлень в одному потоці. Бо співробітник своїми запитами може змінити налаштування відповіді, дасть йому якісь додаткові інструкції, яких потім важко позбутися.
4. У боті потрібно зробити авторизацію, щоб ніхто крім співробітників у штаті не міг отримати інформацію. У нас це синхронізація з ERP-системою.
