Yapay Zeka Ses Aracıları için Bilgi Tabanları: RAG, Dizin Oluşturma ve Neler Dahil Edilmeli?

İyi bir bilgi tabanına sahip olmayan bir ses temsilcisi kendinden emin bir tahmincidir. Doğal gibi görünse de yanlış yanıtlar verecektir ve düzenlemeye tabi sektörlerde yanlış yanıtlar sorumluluk taşır. Bilgi tabanı, temsilci doğruluğunda tek ve en önemli faktördür, ancak çoğu ekip kurulum sırasında buna gerekenden az yatırım yapar.

Neler dahil edilmeli?

• SSS belgeleri — ekibinizin onaylanmış yanıtlarla en sık yanıtladığı sorular
• Ürün/hizmet açıklamaları — temsilcinin seçenekleri karşılaştırmasına ve önerilerde bulunmasına yetecek kadar ayrıntılı
• Politikalar ve prosedürler - iadeler, iptaller, fiyatlandırma, SLA'lar, yükseltme kriterleri
• Uyumluluk açıklamaları — belirli görüşmeler sırasında yasal olarak gerekli olan herhangi bir dil
• Yaygın itirazlar ve yanıtlar - özellikle satış temsilcileri için
• Teknik destek temsilcileri için bilinen sorunlar ve geçici çözümler

Geri alma yapısı

Çoğu platform, erişimle artırılmış oluşturma (RAG) kullanır: aracı bilgiye ihtiyaç duyduğunda bilgi tabanını sorgular, en alakalı pasajları alır ve bunları temelli bir yanıt oluşturmak için kullanır. RAG'ın iyi çalışması için içeriğinizin odaklanmış, bağımsız pasajlara bölünmesi gerekir. Olduğu gibi yüklenen 50 sayfalık bir politika belgesi kötü bir şekilde alınır. Aynı belgeyi net başlıklarla konuya özel bölümlere ayırarak almak çok daha iyi olacaktır.

Bakım temposu

Bilgi temelleri çürüyor. Fiyatlar değişir, politikalar güncellenir, ürünler piyasaya sürülür ve personel sık sorulan sorulara daha iyi yanıtlar keşfeder. Minimum olarak aylık inceleme temposunu ayarlayın. Daha iyisi: Hangi soruların yanlış veya belirsiz yanıtlara yol açtığını belirlemek için temsilci analitiğinizi kullanın ve yanıt olarak bilgi tabanınızı güncelleyin. En iyi ekipler, bilgi tabanını, gerçek konuşma verilerine dayalı olarak haftalık olarak iyileştirilen canlı bir belge olarak ele alır.