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.
⚡️ Хто, на вашу думку, заслуговує на звання «Підприємець року 2024»? Дізнайтесь більше про кожного з кандидатів та проголосуйте за посиланням. Ваш голос визначить переможця номінації «Вибір аудиторії».
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.
