Бази знань для голосових агентів штучного інтелекту: RAG, індексування та що включати

Голосовий агент без хорошої бази знань є впевненим здогадом. Це звучатиме природно, але дасть неправильні відповіді, а в регульованих галузях неправильні відповіді несуть відповідальність. База знань є найважливішим фактором точності агента, але більшість команд не інвестують у неї під час налаштування.

Що включити

• Документи поширених запитань — запитання, на які ваша команда відповідає найчастіше, із затвердженими відповідями
• Опис товару/послуги — достатньо детальний, щоб агент міг порівняти варіанти та надати рекомендації
• Політика та процедури — повернення, скасування, ціноутворення, SLA, критерії ескалації
• Розкриття інформації про відповідність — будь-яка мова, яка вимагається законом під час певних розмов
• Поширені заперечення та відповіді — особливо для торгових агентів
• Відомі проблеми та способи їх вирішення — для агентів технічної підтримки

Структура для пошуку

Більшість платформ використовують генерацію з доповненим пошуком (RAG): коли агенту потрібна інформація, він запитує базу знань, отримує найбільш релевантні фрагменти та використовує їх для створення обґрунтованої відповіді. Щоб RAG працював добре, ваш вміст має бути розділений на зосереджені, самодостатні уривки. 50-сторінковий документ про політику, завантажений як є, буде погано відновлюватися. Той самий документ, розбитий на тематичні розділи з чіткими заголовками, буде набагато кращим.

Каденція технічного обслуговування

Бази знань занепадають. Змінюються ціни, оновлюються правила, випускаються продукти, і співробітники знаходять кращі відповіді на типові запитання. Встановіть мінімальну частоту щомісячних оглядів. Краще: використовуйте аналітику свого агента, щоб визначити, які запитання дають неправильні чи невизначені відповіді, і оновіть базу знань у відповідь. Найкращі команди розглядають базу знань як живий документ, який щотижня вдосконалюється на основі даних реальних розмов.