Что делать с базой знаний ИИ-агента при смене цен и ассортимента

База знаний ИИ-агента устаревает сама по себе: цены, сроки, наличие товара и условия доставки меняются быстрее, чем кто-то успевает открыть документ и поправить строку. Если этим не заниматься, бот уверенно назовёт клиенту прошлую цену, а менеджер будет объяснять расхождение в переписке. Дальше разберу, как разделить знания на постоянную часть и переменные данные, какими способами отдавать агенту актуальные цифры и кто в компании отвечает за обновление.

Что в базе знаний устаревает быстрее всего

Знания делятся на две неравные части. Одна почти не двигается: как оформить заказ, какие документы нужны, как проходит гарантийное обращение, чем отличается опт от розницы. Другая меняется постоянно.

• Цены и прайс — правятся чаще всего.
• Наличие на складе и сроки поставки под заказ.
• Акции, скидки по объёму, условия рассрочки.
• Стоимость и сроки доставки по регионам.
• Ассортимент: сняли модель с производства, добавили новую линейку.

Гарантии, реквизиты и порядок возврата переписывают раз в год, а то и реже. Поэтому хранить всё в одном документе неудобно: чтобы поменять цену, приходится лезть в текст, где рядом лежат абзацы про гарантию и адрес офиса. Любая правка в таком файле задевает лишнее.

Как разделить базу знаний на постоянную часть и переменные данные

Практичнее разложить знания на три слоя. В ядро попадают описания услуг, порядок работы, правила и ответы на частые вопросы, которые не зависят от месяца. В переменный слой — всё, где есть цифра или дата: цены, остатки, сроки, акции. Третий слой — правила для случаев, где цифра зависит от клиента: «стоимость доставки считает менеджер после подтверждения адреса».

Главный принцип — одна цифра живёт в одном месте. Если цена товара есть и в тексте базы, и в таблице для бота, рано или поздно они разойдутся, и агент начнёт путаться сам. В тексте оставьте правило или подсказку, а само число берите из источника.

Если база знаний ещё не собрана и вы не знаете, с чего начать, посмотрите разбор как создать базу знаний для ИИ-агента Aimylogic без документов — там про сборку из того, что уже есть в переписках и прайсах. Для действующего бота это первый шаг: разложить имеющееся по слоям, прежде чем что-то дописывать.

Как отдавать агенту актуальные цены и остатки

Способов четыре, и они отличаются не столько ценой, сколько риском ошибки и скоростью устаревания данных.

Для микро- и малого бизнеса рабочая связка обычно такая: постоянные условия — текстом, цены и остатки — из таблицы или интеграции, а редкие и сложные позиции — через передачу менеджеру. Если ассортимент меняется каждый день, проще не гнаться за实时 актуальностью, а честно сказать клиенту, что точную цену подтвердит сотрудник. Прежде чем расширять интеграции, стоит посчитать, окупится ли это: как малому бизнесу Беларуси посчитать эффект от ИИ-агента до старта.

Кто и как часто должен обновлять базу знаний

Ответственный должен быть один. Когда правкой занимаются все, кто видит бота в интерфейсе, в базе появляются противоречивые формулировки, а виноватого не найти. Логично закрепить эту роль за администратором базы знаний — обычно это маркетолог, руководитель отдела продаж или тот, кто ведёт сайт.

Дальше — короткий регламент, который реально выполняется:

1. Цену или условия доставки изменили — в тот же день правим источник, из которого бот берёт данные.
2. Акцию запускаем и закрываем по календарю: в тексте всегда стоит дата окончания, иначе бот будет предлагать скидку через месяц после её завершения.
3. Раз в неделю разбираем диалоги, где агент не нашёл ответ или передал клиента оператору, и дописываем недостающее.
4. Раз в квартал проходим по ядру базы: не устарели ли регламенты, реквизиты, порядок гарантии.

Разбор диалогов — самый полезный пункт, потому что клиенты сами показывают, каких знаний не хватает. Как это превратить в готовые формулировки, разобрано в статье как собрать базу знаний для ИИ-агента из диалогов. Заодно получится материал для обучения новых менеджеров: как использовать базу знаний ИИ-агента для обучения сотрудников.

Как проверить, что агент отвечает по новым данным

Соберите набор эталонных вопросов — 15–20 штук, которые чаще всего задают клиенты, — и сохраните правильные ответы рядом. После каждого обновления прогоняйте этот список: бот называет текущую цену, верно говорит про сроки, не путает опт с розницей. Такой прогон занимает полчаса, а расхождение ловится до того, как его увидит клиент.

Второй инструмент — разбор выборки диалогов по причинам: низкая оценка, ответ без источника, передача оператору, слишком длинный или дорогой ответ. Каждая причина указывает на свой участок: где-то не хватает документа, где-то стоит правило, где-то нужно поправить поиск по базе. Менять модель при этом стоит в последнюю очередь, когда предыдущие варианты проверены.

Типичные ошибки

• Держать одну и ту же цену в двух местах: в тексте базы и в таблице для бота.
• Писать в базу предположения вместо фактов, чтобы бот «хоть что-то ответил». Модель охотно дополняет ответ характеристиками, которых у товара нет, если её не ограничить жёсткими правилами.
• Обновлять базу «когда вспомним», без привязки к изменению цены или запуску акции.
• Оставлять в тексте прошлые акции без даты окончания.
• Разрешать правки всем сотрудникам без единого ответственного и журнала изменений.
• Ни разу не проверять ответы после обновления: правку внесли, а как бот её понял — неизвестно.

Бот повторяет то, что лежит в базе. Если в ней противоречия и устаревшие цифры, он их просто размножит в диалогах, и разбираться с этим придётся менеджерам вручную.