Искусственный интеллект может сэкономить работникам часы рутинных задач еженедельно. Бонус – бизнесы могут самостоятельно сконструировать из него сервис под свои нужды. Операционный директор Inweb Владислав Наумов рассказывает, как за $3000 разработали ИИ-чат-бот, чтобы облегчить сотрудникам поиск информации.
Купуйте річну передплату на шість журналів Forbes Ukraine за 1259 грн замість 1799 грн. Якщо ви цінуєте якість, глибину та силу реального досвіду, ця передплата саме для вас. В період акції Christmas sale діє знижка 30% 🎁
Наше агентство имеет базу знаний, похожую на Википедию. Ведем ее в приложении для управления информацией Notion, где хранятся документы для сотрудников – от гайда «как воспользоваться соцпакетом» до разных дашбордов. Но заметили проблему.
Работники часто не знали, как найти нужный файл под названием. Решение? Создали Telegram-бот Wiki, с которым работаем с июня 2024 года. Люди привыкли к чатам: им проще кому-то написать и получить ответ, чем самостоятельно искать среди сотен документов.
Бот мы разместили в Telegram – через удобный API и потому что общение с клиентами и командой в основном происходит там. Разработка стоила $3000 и заняла у нас с разработчиком около 70 часов (большую часть времени выясняли, как его создавать). Как он сейчас работает?
Функции Wiki
Ежедневно в знание бота автоматически загружается 800 документов. Wiki отвечает учитывая ту информацию, которую ему предоставили, то есть только с нашей базы знаний в Notion.
К примеру, сотрудник может написать запрос, а бот предоставит ему в ответ пять самых целесообразных материалов. Теперь не нужно переспрашивать коллег или искать самостоятельно.
Получить ответ от чат-бота Wiki
Что это дало?
Благодаря боту можно не только находить нужные документы, но и обновлять их. Например, когда увольняется сотрудник, в Wiki можно найти все документы, где указано имя этого сотрудника, чтобы определить другого ответственного.
Как-то сотрудница искала материал, не отображавшийся в Notion. Чат-бот нашел его и указал на проблему: оказалось, у коллеги просто не было к нему доступа.
Еще один кейс из отдела продаж. Нас набрал клиент из США, менеджеру срочно понадобился англоязычный документ для брифа клиента. Чат-бот справился с поиском менее чем за минуту.
Получить ответ от чат-бота Wiki
Сложно проследить эффективность чата Wiki в цифрах, но мы опираемся на количество запросов наших коллег. Раньше работник в среднем тратил 10 минут на поиск одного документа. С ботом среднее время поиска сократилось до 1–2 минут, что позволяет работникам больше сосредоточиться на стратегических задачах. В сентябре 39% сотрудников воспользовались чатом, сделав 449 запросов.
Инструкция по разработке чат-бота для быстрого поиска в базе знаний компании
1-й шаг
Необходимо создать помощника с помощью OpenAI и выбрать модель, на базе которой будет работать ИИ. Мы используем GPT-4o. Можно выбрать другие – Claude от Anthropic или Microsoft Copilot.
Создание ассистента на базе GPT-4o
2-й шаг
Разработчику нужно настроить автоматическое добавление документов из базы знаний ассистента OpenAI. Чтобы загрузить документы, рекомендую их конвертировать в формат PDF. Таким образом, мы настраиваем актуальную базу знаний, которая будет обновляться по выбираемому графику.
3-й шаг
Формулируем промпт с описанием, что ИИ должно делать по запросу от пользователя. Чтобы улучшить взаимодействие с искусственным интеллектом, важно четко сформулировать, чего вы хотите достичь, и провести тестирование. Для улучшения запроса следует использовать примеры и ясные формулировки. Одна из техник – задавать модели конкретную роль или разрешить ей размышлять шаг за шагом, чтобы получить лучшие результаты.
Создание ассистента на базе GPT-4o
Далее настраиваем с помощью прописанного промпта формат ответа и как бот будет отдавать файл пользователю.
Когда наш бот находит нужный документ, он выдает его уникальный номер. Но вместо того, чтобы показать его пользователю, система автоматически превращает его в ссылку. Пользователю достаточно нажать его.
4-й шаг.
Разработчик создает бота в Telegram и подключает его к ранее созданному ассистенту. И когда кто-то пишет запрос бота, тот отправляет его помощнику OpenAI, а он отдает ответ в чат-бот.
Ошибки, которых следует избегать, разрабатывая чат-бот
1. Нельзя давать ИИ свободу в предоставлении ответа, потому что с ней он будет давать недостоверную информацию.
Свободу ИИ можно ограничить как в промпте, так и в коде. В промпте следует четко указать: «Отвечай только на загруженные у тебя документы». На уровне кода можно проверять, содержит ответ релевантные ссылки, и если нет – блокировать его. Также можно ограничить доступ ИИ только к внутренним документам, чтобы он не выходил за рамки разрешенной информации.
2. ИИ плохо работает со ссылками, он их придумывает. Так что не надо его просить дать ссылку.
В нашей базе у всех документов есть названия, уникальные номера и ссылки. ИИ хорошо понимает номера, поэтому мы даем ему номер документа, а он подтягивает соответствующую правильную ссылку.
3. Следует ограничить количество сообщений в одном потоке. Так как сотрудник своими запросами может изменить настройки ответа, даст ему какие-то дополнительные инструкции, от которых потом трудно избавиться.
4. В боте нужно произвести авторизацию, чтобы никто кроме сотрудников в штате не мог получить информацию. У нас это синхронизация с ERP-системой.
Вы нашли ошибку или неточность?
Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.
