Відповіді з ваших даних, а не з інтернету.
Помічник відповідає на основі ваших даних, використовує ваші системи, коли потрібне числове значення, і вміє сказати, що відповіді немає. Для відвідувачів сайту, для вашої команди в CMS або CRM — чи для обох.
Команди, які знову й знову відповідають на ті самі запитання. Команди, чиї відповіді розкидані по різних документах. Команди, які пробували універсального бота, але не могли довіряти його відповідям.
Не підходить, якщо вам потрібна лише контактна форма — помічник не той інструмент для цього.
Потрібні проєкту складники погоджуємо в пропозиції; жоден не включений автоматично.
База знань
Ваші документи, сторінки й прайс-листи готуємо та індексуємо, щоб помічник знаходив потрібний уривок. Спосіб і частоту оновлення узгоджуємо.
Помічник для відвідувачів
На вашому сайті: відповіді про продукти, допомога з вибором і підготовкою запиту. Запит може потрапити в CRM, якщо його підключено.
Помічник для команди
У CMS або CRM: знаходить матеріали й дані, створює чернетки та виконує дії, які ви йому дозволили.
Перевірка відповідей
Відповіді, пов’язані зі знайденими джерелами, журнали розмов, перегляд і виправлення, ліміти використання й контроль витрат.
ШІ-помічника плануємо під час розробки нового сайту або додаємо пізніше до сайту, створеного IndexDock, — без повторної купівлі сайту. Він не входить до початкової ціни сайту й не зазначений на сторінці цін: джерела даних, дії та інтеграції погоджуємо для кожного проєкту. Інтеграції, спільні з CRM або калькулятором, оцінюємо лише раз. Використання моделі та інші ШІ-сервіси — зовнішні витрати.
Від чого залежить вартість ШІ-помічника?
Від того, що він має знати й робити: кількості документів і джерел даних, з яких відповідає; чи лише відповідає, чи також виконує дії через ваші системи; чи працює для відвідувачів, команди або обох; та які інтеграції йому потрібні. Використання моделі — поточна витрата, яку сплачують постачальнику ШІ, як і за хостинг. Помічники не зазначені на сторінці цін; обсяг і вартість погоджуємо для кожного проєкту.
Чи можна навчити чатбота на власних даних?
Зазвичай додаткове навчання не потрібне. Поширений підхід — пошук у матеріалах: ваші документи індексуються, у момент запитання знаходиться потрібний уривок, і модель відповідає на основі цього тексту. Коли документ змінюється, індекс оновлюється й помічник відповідає за новою версією — без повторного навчання.
Чи можна зупинити вигадування відповідей ШІ?
Не повністю. Ризик зменшують відповіді лише з релевантних уривків власних документів, показ джерела й чітка можливість для помічника сказати, що він не знає. Самої інструкції «нічого не вигадуй» замало. Журнали й регулярний перегляд виявляють відповіді, які все одно виявилися хибними.
Чому системи RAG не працюють?
Часто проблема в пошуку матеріалів, а не в моделі. Документи розбиті в неправильних місцях, тому відповідь опиняється між двома фрагментами й жоден не знаходиться повністю. Немає можливості відмовитися від відповіді, тож модель відповідає навіть без релевантних даних. Або індекс не оновлюється, і помічник повторює застарілу інформацію.
Чи є ШІ-агент тим самим, що чатбот?
Чатбот відповідає. Агент діє: перевіряє запаси, обчислює ціну, бронює час або подає запит через ваші системи. Зовні інтерфейс може виглядати однаково. Різниця в тому, чи може він лише щось повідомити, чи справді виконати дію; саме це визначає більшу частину роботи.