Корпоративная база знаний: как собрать документы, чтобы ИИ-ассистент отвечал по ним

Корпоративную базу знаний с ИИ собирают в два шага: сначала документы, потом настройки поиска и ответа. Основная работа в документах: собрать то, о чём спрашивают сотрудники, убрать дубли и старые версии, разбить на разделы и назначить каждому документу хозяина. Настроек четыре: поиск по смыслу вместе с поиском по словам, метки к документам, ссылка на источник в каждом ответе и инструкция отвечать только по базе.

Зачем компании база знаний с ассистентом

Новый сотрудник спрашивает коллег, где лежит шаблон договора и как оформить возврат. Опытный сотрудник отвлекается и отвечает на одно и то же. Вики и папки с регламентами обычно уже есть, но искать в них долго, поэтому люди идут к соседу.

Ассистент над базой знаний отвечает на такие вопросы в чате. Сотрудник пишет «как оформить возврат товара от юрлица», получает ответ из регламента и ссылку на него. Так база работает и на онбординг: новичок задаёт вопросы ассистенту и не ждёт, пока освободится коллега. Мы подключали такого ассистента к Битриксу в одной из компаний: сотрудники получали ответы по внутренним данным, не отвлекая коллег.

Такая корпоративная база знаний с ИИ служит двум аудиториям сразу. Сотрудник читает ответы в чате, а чат-бот на сайте может отвечать клиентам по той же базе, если открыть ему только клиентские разделы.

Какие документы положить в базу

В базу идёт всё, о чём сотрудники спрашивают друг друга:

• регламенты и инструкции: как оформить заказ, возврат, отпуск, командировку;
• шаблоны документов: договоры, акты, письма, и пояснения, когда какой брать;
• условия работы с клиентами: цены, скидки, сроки, гарантия;
• ответы поддержки на частые вопросы;
• материалы для новичков: структура компании, кто за что отвечает, доступы, первые задачи.

Начинать лучше с вопросов. Соберите у руководителей отделов и в чатах то, что спрашивают чаще всего, и проверьте, на какие вопросы в документах есть ответ. Где ответа нет, документ нужно написать. Ассистент не ответит на то, чего в базе нет.

Как подготовить документы

Ассистент читает базу фрагментами: документ режется на куски, и в ответ попадают несколько самых подходящих. Такую схему называют RAG: сначала поиск по базе, потом ответ по найденному. Отсюда требования к документам.

Один вопрос, один актуальный документ. Если у отпуска три версии регламента за разные годы, ассистент может взять старую. Старые версии убирайте в архив, который в поиск не попадает.

Понятная структура. Заголовки и разделы помогают резать документ по смыслу. Раздел «Возврат от юрлица» с заголовком найдётся точнее, чем абзац в середине сплошного текста на десять страниц.

Фрагмент понятен сам по себе. Фраза «срок — 14 дней» без контекста ничего не значит. Если в начале раздела стоит название документа и тема, ассистент поймёт, о каком сроке речь.

Текст вместо картинок. Сканы и фотографии документов перед загрузкой нужно распознать в текст, иначе поиск их не увидит. Таблицы после распознавания стоит проверить глазами.

У документа есть хозяин. Кто-то в отделе отвечает за то, чтобы регламент был свежим. Без этого база устаревает вместе с документами, и ассистент начинает уверенно отвечать по прошлогодним правилам.

Метки к документам

К каждому документу можно добавить метки: тип, отдел, дата обновления, кто отвечает, кому доступен. Метки подмешиваются в поиск.

Метка доступа отсекает документы, которые сотруднику видеть не положено, ещё до поиска. Сотрудник склада не получит в ответе фрагмент из зарплатной ведомости: каждый видит свой уровень информации.

Метка с датой поднимает новую версию выше, если старая всё же осталась в базе.

Метка отдела сужает поиск. Вопрос про отпуск ищется только среди кадровых документов, и в ответ не попадёт похожий по словам фрагмент из договора с поставщиком.