У багатьох компаніях найкращі відповіді на питання клієнтів звучать усно. Фахівець пояснює їх у прямому ефірі в соцмережах (TikTok, Instagram), телефоном чи в полі, і на цьому вони зникають. AI-консультант, зроблений із записів таких розмов, зберігає відповіді й дає їх наступному клієнтові, удень і вночі.
Ця стаття виросла з пропозиції, яку ми підготували для постачальника сільськогосподарського обладнання. Його фахівці відповідають на технічні питання фермерів у прямих ефірах у соцмережах і телефоном. Ми запропонували базу знань, складену з цих записів, і чат-бот, який із неї відповідає. Фактично це AI-консультант для фермерів, який знає те саме, що і фахівці компанії. Це задум, а не завершена робота, тож результатів у статті немає.
Що таке AI-консультант#
AI-консультант — це чат-бот зі штучним інтелектом (AI) на сайті чи в месенджері, який відповідає на питання клієнтів із бази знань компанії: зібраних і перевірених відповідей її фахівців. Кожна відповідь у базі — окрема картка: питання, відповідь і джерело. На кожне питання консультант шукає в базі картки, що підходять, і складає з них відповідь із посиланням на джерело. Коли нічого відповідного немає, добре зроблений консультант прямо про це каже і передає питання людині. Чи справді він так робить, має показати пілот.
Робота ділиться на трьох. AI має зрозуміти питання, зважити, чи є відповідь у базі знань, і обрати: відповісти чи передати людині. Звичайний софт зберігає картки з джерелами і датами перевірки. Він же стежить за правилами: які теми завжди йдуть до людини. Складні питання лишаються фахівцеві, який отримує розмову і картки, знайдені AI.
Модель при цьому не навчають на записах компанії. Записи ефірів і дзвінків стають базою знань, з якої вона читає, тож фахівець оновлює картку, і консультант користується новою версією. Після зміни варто перевірити, що консультант знаходить оновлену картку і не спирається на застарілу.
Звідки беруться знання: ефіри і дзвінки#
Поради про чат-боти з базою знань зазвичай виходять із того, що знання вже записано як довідкові статті. У компанії, яка продає технічні товари, чимало знань існує лише усно. В агробізнесі джерелами можуть бути:
- записи прямих ефірів у соцмережах, де фахівці відповідають фермерам про форсунки, фільтри, насоси і налаштування обладнання
- записи дзвінків клієнтів із телефонії компанії, наприклад із Binotel
- відеоконсультації й навчання
- те, що вже записано: каталоги, інструкції та прайси
У записі є те, чого бракує інструкції: питання словами самого клієнта і відповідь так, як її дає фахівець.
Підхід перевірено в дослідженнях. На конференції EMNLP 2025 дослідники компанії Dialpad описали систему, яка добуває пари «питання — відповідь» із минулих розмов із клієнтами і складає з них базу знань. Систему перевірили на розмовах 20 компаній і повідомили про точність понад 90%. Вона працювала на моделі, донавченій на власних даних дослідників, а пари перед додаванням може перевірити людина, яка відповідає за базу знань. Це результат однієї дослідницької системи, а не обіцянка для іншого консультанта.1
Із записами дзвінків є два застереження. Перше: це персональні дані — імена, номери телефонів, подекуди подробиці господарства. Клієнт має знати, що розмову записують і для чого, а особисті подробиці слід прибрати ще до того, як щось потрапить у базу знань. Як це оформити, варто узгодити з юристом. Друге: дзвінок — не лекція. Чимала його частина стосується цін, наявності й термінів доставки. Це швидко застаріває, і в базі знань цьому не місце.
Від запису до відповіді: як це працює#
- Зібрати записи. Почати варто з наявного: минулі ефіри і дзвінки, які зберегла телефонія
- Розшифрувати їх. Мовлення стає текстом, де видно, хто і коли говорив, тож кожну відповідь можна простежити до хвилини, коли її дано
- Скласти чернетки карток. AI проходить розшифровку, знаходить питання клієнтів і відповіді фахівця, а кожну пару записує як чернетку картки. Чернетки згруповано за темами: форсунки, фільтрація, насоси
- Фахівець перевіряє кожну чернетку: схвалює, виправляє чи відхиляє. У записі може бути обмовка чи порада, яка годиться лише одному господарству, і розрізнити це може тільки фахівець. Він же дописує, чого стосується відповідь: якого обладнання і за яких умов. Неперевірене до клієнта не потрапляє
- Схвалені картки потрапляють у базу знань, кожна з джерелом і датою перевірки
- Консультант відповідає клієнтам із бази знань
- Підтримувати базу. Після кожного нового ефіру система складає нові чернетки, а фахівець схвалює їх так само. Коли нова відповідь суперечить старій картці, фахівець вирішує, котра лишається
Перші кроки цього шляху ми вже проходили. На внутрішній платформі аґенції людина завантажує запис дзвінка. Система розшифровує його в текст і позначає, хто і коли говорив, ділить розшифровку на теми і пише підсумок кожної.
Приклад картки в базі знань#
Так виглядає одна картка. Це демонстраційні дані, а не технічна рекомендація і не витяг із бази знань клієнта.
| Поле | Приклад |
|---|---|
| Питання | Який фільтр підходить до форсунки 03? |
| Як іще питають | «яка сітка для 03», «який фільтр ставити на форсунку 03» |
| Відповідь | Для форсунок 03 цього виробника беріть фільтр 50 меш. Дрібніша сітка швидше забивається, а грубіша пропускає частинки, що можуть забити форсунку. Для інших розмірів дивіться таблицю виробника |
| Чого стосується | Форсунки 03 виробника, названого в ефірі. Для інших виробників і розмірів потрібна окрема картка |
| Тема | Фільтрація |
| Джерело | Прямий ефір 14 березня, 12:40 |
| Перевірено | Фахівець, 20 березня |
| Перевірити знову | Коли зміниться асортимент |
| Хто відповідає | Консультант |
Рядок «Чого стосується» важить не менше за саму відповідь. Фахівець може порадити фільтр для однієї форсунки в одному господарстві, і ця порада не має ставати правилом для всіх клієнтів. Джерело і дата перевірки роблять відповідь перевірною: менеджер відкриє запис на цій хвилині й почує ориґінал.
Одна база знань, кілька каналів#
Та сама база знань може обслуговувати кілька каналів.
Фермер отримує відповідь і ввечері, після роботи в полі, коли менеджери вже не працюють. Бот працює в месенджері, яким клієнти вже користуються, наприклад у Telegram. Голосовий аґент потрібен фермерові, якому в полі зручніше подзвонити, ніж писати. Сторінки з перевіреними відповідями люди знаходять і через пошук.
Голосові розмови і Telegram-бот ми вже розробляли, але для іншого завдання. В AI Skills Space, платній спільноті, голосовий аґент розмовляє з кожним новим учасником і заповнює його профіль, а Telegram-бот перевіряє підписку і надсилає запрошення в групу. AI-консультант використав би такі самі канали, щоб відповідати з однієї бази знань.
Чого AI-консультант не має робити#
- Відповідати не з бази знань. Якщо там немає відповідного, він про це каже і передає питання людині разом із розмовою. Питання без відповіді потрапляє до списку для фахівців, і цей список показує, про що говорити в наступному ефірі
- Відповідати там, де помилка дорого коштує. Ґарантійні рішення, ціни чи безпеку роботи з хімікатами можна налаштувати так, щоб вони завжди йшли до людини
- Називати ціни чи наявність зі старого запису. Їх він бере з каталогу чи системи замовлень
- Вважатися безпомильним. Розпізнавання мовлення може сплутати назву товару, а давня відповідь — уже не діяти. Консультант може також узяти картку, яка лише схожа на потрібну, чи скласти з двох карток пораду, якої немає в жодній. Саме для цього є перевірка фахівцем, джерело біля кожної відповіді, дата перевірки і тести на пілоті
Коли досить простішого#
- Якщо кілька десятків питань охоплюють більшість звернень, опублікуйте перевірені відповіді як сторінку частих питань. Це перша половина такої розробки, і її може вистачити
- Якщо знання вже записано як довідкові статті, сервіси підтримки на зразок Intercom чи Zendesk уміють відповідати з них без розробки на замовлення
- Є і проміжний шлях: розшифрувати записи готовим інструментом, вручну оформити відповіді як довідкові статті, а відповідати з них доручити сервісу підтримки
- Розробка на замовлення виправдана, коли компанії потрібен власний процес роботи зі знаннями, а не лише чат-бот: записи самі надходять із телефонії, фахівці схвалюють чернетки, кожна відповідь має дату перевірки, відповіді спираються на каталог компанії, а кілька каналів працюють з однією базою знань
Якщо більшість питань стосується замовлень, доставки і повернень, це інша система: AI-підтримка клієнтів.
Як перевірити задум на пілоті#
Почніть із малого і виміряйте результат, перш ніж відкривати консультанта клієнтам:
- Взяти 5–10 записів ефірів чи дзвінків на теми, про які клієнти питають найчастіше
- Скласти з них першу базу знань: фахівець перевіряє кожну картку
- Зібрати окремий набір справжніх питань клієнтів для перевірки, щонайменше кілька десятків. Серед них мають бути нечіткі, невдало сформульовані й такі, на які база знань не відповідає
- Запустити консультанта в закритому чаті й поставити йому ці питання. Кожну відповідь читає фахівець
Далі порахувати:
| Що рахувати | Що це показує |
|---|---|
| Питання, на які консультант відповів із бази знань | Яку частку питань клієнтів база вже охоплює |
| Відповіді, які фахівець визнав правильними | На яку частку відповідей клієнт може покластися |
| Хибні відповіді, дані впевнено | Найдорожчі помилки: одна хибна порада про сумісність деталей може коштувати більше, ніж заощадять решта відповідей |
| Питання, слушно передані людині | Чи знає консультант, чого він не знає |
| Джерела, які підтверджують відповідь | Чи справді посилання веде до того, що сказав консультант |
Якщо пілот себе виправдав, наступний етап відкриває клієнтам один канал: із передачею питань людині й новими картками після кожного ефіру. Голосовий аґент, сторінки на сайті та звіт про те, що питають клієнти, ідуть після цього.
Вартість має дві частини. Розробка охоплює підключення до телефонії, екран, де фахівці перевіряють чернетки, зв’язок із каталогом, сам чат, передачу питань людині й тестування. Робота системи — це обробка нових записів, використання AI на кожну відповідь, хостинґ, час фахівців на перевірку і підтримка. Час на перевірку варто закласти одразу: картка, якої ніхто не перевірив, не має потрапити до клієнта.
З чого почати#
Якщо фахівці відповідають на ті самі питання в ефірах і телефоном, почніть із безкоштовного 30-хвилинного дзвінка. Обговоримо, які записи маєте, чи вистачить їх на пілот і що в нього ввійде.
Джерела
-
Md Tahmid Rahman Laskar та ін. (Dialpad), «AI Knowledge Assist: An Automated Approach for the Creation of Knowledge Bases for Conversational AI Agents», матеріали EMNLP 2025: Industry Track, листопад 2025. https://aclanthology.org/2025.emnlp-industry.130/ ↩