Обычно с ботом происходит так: вы один раз наполнили базу знаний, а через месяц выясняется, что она наполовину устарела. Клиенты спрашивают что-то новое, агент разводит руками или отвечает мимо, а обновлять файлы руками уже никто не успевает.
В релизе Савви 2.0 к этому подошли иначе. Агент отвечает по готовой базе и заодно дополняет её сам, на основе реальных диалогов с клиентами. Разберём, как это устроено по анонсу платформы и что стоит проверить, прежде чем включать самообучение на боевом боте.
Как работает цикл самообучения
Логика простая, и в этом её сила. Клиент пишет вопрос в любой подключённый канал: Telegram, чат на сайте или мессенджер. Агент ищет ответ в базе знаний. Если находит, отвечает сам, и диалог закрыт. Если не находит, то не придумывает и не гадает, а передаёт вопрос живому сотруднику. Передача диалога человеку — штатная возможность платформы, самообучение просто использует её как точку, где рождается новое знание.
Дальше самое интересное. Сотрудник отвечает клиенту как обычно, в привычном интерфейсе. А агент в этот момент запоминает пару «вопрос-ответ» и добавляет её в базу знаний. В следующий раз похожий вопрос он закроет сам, без эскалации.
Всё происходит на автомате. Никто не переносит вручную удачные ответы операторов в файлы базы знаний: агент делает это сам, прямо во время работы.
Где это включается
Функция живёт во вкладке «База Знаний» → «Самообучение» в карточке агента (в интерфейсе она помечена значком NEW). Если самообучение ещё не настроено, вы увидите пустой экран с фразой «Пусть агент учится на ответах операторов» и две кнопки: подключить готовую базу знаний или создать новую.
Подключение занимает пару кликов. Открывается список векторных баз знаний, тех самых хранилищ пар «вопрос-ответ», которые уже накопили другие ваши агенты или которые вы создали заранее. Отмечаете нужную галочкой, жмёте «Подключить», готово.
Что видно в разделе «Базы знаний»
Все накопленные базы собраны в разделе «Агенты» → «Базы знаний». Каждая карточка показывает, сколько пар «вопрос-ответ» в ней хранится и когда база использовалась в последний раз. На скриншоте из живого кабинета видно базу HelpDeskSupport с 4156 парами. Это число не норматив, а пример со скриншота: так выглядит база, которая набралась за месяцы работы с реальными обращениями.
Внутри базы лежит обычный список пар с датами добавления. Если нужно проверить, ответит ли агент на конкретный вопрос, не дожидаясь реального клиента, есть «Тестовый поиск»: вводите формулировку и смотрите, какой ответ база отдаст агенту.
Тестовый поиск особенно полезен на старте, когда база ещё маленькая и вы хотите убедиться, что агент интерпретирует вопросы клиентов правильно, а не притягивает случайную пару за уши.
История обновлений: что и откуда добавилось
Отдельная вкладка «История обновлений» — журнал того, как база меняла сама себя. Здесь фиксируется каждое автопополнение: сколько токенов ушло на анализ, сколько занял разбор диалога и откуда взялась пара. Источник указан ссылкой на конкретный тикет или переписку, а рядом видно, сколько пар добавилось или удалилось (в формате +1/−0).
Это не просто лог для галочки. Если агент вдруг начал странно отвечать на какую-то тему, загляните сюда первым делом. По ссылке на источник видно, из какого именно диалога агент взял формулировку, и можно быстро понять, стоило её сохранять или нет.
На что обратить внимание при включении
Самообучение — это удобно, но не значит «включил и забыл». Несколько практических моментов.
Сотрудники должны отвечать клиентам по существу и без опечаток. Агент запоминает ответ буквально, так что мусор на входе даст мусор в базе. Если у вас несколько операторов с разным стилем общения, имеет смысл иногда проверять историю обновлений: не закрепились ли в базе неудачные или устаревшие формулировки.
Стоит также следить, к какому именно боту привязана база. Поскольку одна база обслуживает сразу всех подключённых агентов, ответ, сохранённый в контексте одного канала или ниши, может неожиданно всплыть у другого бота, если тематика пересекается не полностью. Для разнородных направлений бизнеса иногда логичнее держать отдельные базы, а не одну общую на всё.
И последнее: самообучение не отменяет ручную работу с базой знаний. Это дополнение, а не замена. Крупные структурные блоки вроде условий оплаты, регламентов и инструкций по-прежнему стоит вносить осознанно, руками. А самообучению оставьте то, ради чего оно и придумано: частые повторяющиеся вопросы, до которых в ручном режиме никогда не доходят руки.
Итог
Самообучение закрывает главный разрыв между ботом и живой поддержкой. Раньше знания оператора оставались у него в голове, теперь они автоматически становятся знаниями агента. Один раз подключили базу, и дальше она растёт сама, без вашего участия, причём на пользу сразу всем ботам, которые к ней привязаны.
Как устроена база знаний и наполнение её парами «вопрос — ответ» — в руководстве Савви: База знаний и Анализатор переписок.
Хотите разобраться в настройке самообучения и базы знаний на практике — уроки по платформе в Академии Савви доступны бесплатно. А посмотреть, как агент Савви работает на реальных диалогах, можно на suvvy.ai.