בנה בסיס ידע עבור סוכן הבינה המלאכותית שלך באמצעות תמלולים, מסמכים ושיחות אמיתיות

מאגר ידע מודרני צריך לעשות יותר מאשר לאחסן מאמרים. צוותים מצפים כיום מסוכן בינה מלאכותית לענות על שאלות בשפה טבעית, לצטט את מקור התשובה ולהישאר מעודכן במידע העדכני ביותר. זו הסיבה שמאגר ידע "מוכן לסוכנים" מתחיל בחומר מקור: שיחות, פגישות, סרטוני הדרכה, ראיונות, הדגמות, נהלים סטנדרטיים (SOP), קבצי PDF ומסמכים פנימיים. Speak בנוי בדיוק עבור תהליך העבודה הזה - לכידת תוכן מקור וקליטה, יצירת תמלילים ופלט מובנה, ולאחר מכן הפיכת הכל לקל לאחזור בתוך ספרייה מאורגנת אחת.

מהו מאגר ידע של בינה מלאכותית?

מאגר ידע של בינה מלאכותית הוא קבוצה מאורגנת של מקורות שבהם משתמש סוכן בינה מלאכותית כדי לענות על שאלות. במקום להסתמך על ידע כללי באינטרנט, הסוכן מתייחס לתוכן שלכם: תיעוד מוצר, שיחות טלפון של לקוחות, סרטוני הדרכה, תהליכים פנימיים, מסמכי מדיניות וראיונות מחקר. כאשר מאגר הידע בנוי היטב, סוכן יכול להגיב במהירות, להישאר עקבי ולהפחית את עומס התמיכה מבלי להתפשר על דיוק.

מדוע מרכזי סיוע מסורתיים נכשלים

רוב מרכזי העזרה נכתבים לעיון, לא לאחזור. הם הופכים למיושנים, מקוטעים וקשים לתחזוקה. בינתיים, הידע בעל האות הגבוה ביותר נמצא לעתים קרובות מחוץ למרכז העזרה: בהקלטות זום, הסברים בסלאק, שיחות מכירה, מפגשי קליטה והדרכות פנימיות. אם תוכן זה אינו ניתן לחיפוש, הצוות שלכם ממשיך לענות שוב על אותן שאלות. אם הוא אינו מאורגן, סוכנים מזיזים או נותנים תשובות גנריות. Speak עוזר לפתור זאת על ידי הפיכת מקורות "קשים לשימוש" (אודיו ווידאו) לטקסט נקי, ראיות ניתנות לחיפוש ותובנות מובנות.

איך Speak הופך שיחות לבסיס ידע

תהליך העבודה פשוט. ראשית, אתם מעלים את המקורות שלכם (אודיו, וידאו או מסמכים) לתוך Speak ומארגנים אותם בתיקיות. לדוגמה: "מוצר KB", "תמיכה KB", "שיחות לקוחות" או "קליטה והדרכה". לאחר מכן, Speak מייצר תמלילים ופלט ניתוחים כגון סיכומים, נושאים ומילות מפתח. מכיוון שכל קובץ ניתן לחיפוש, תוכלו למצוא את קטע הקוד הנכון במהירות - ותוכלו לשתף ראיות עם חברי הצוות כדי לאמת החלטות או להתאים מסרים.

בניית בסיס ידע עבור סוכני בינה מלאכותית

לאחר שהמקורות שלכם מאורגנים, תוכלו לחבר את התיקיות הנכונות לסוכן בינה מלאכותית. זה שימושי לתמיכת לקוחות (מענה על שאלות נפוצות בנוגע למוצר), לתפעול פנימי (נהלים סטנדרטיים, מדיניות והנחיות כיצד לעשות), ולהפעלה (קליטה, הדרכה ומוכנות למכירות של עובדים חדשים). בסיס ידע חזק של סוכן כולל בדרך כלל שלוש שכבות:

ראשית, הפניות קנוניות: מסמכי מוצר, מדיניות ותמחור או כללי תוכנית עדכניים. שנית, דוגמאות מהעולם האמיתי בעלות אותות חזקים: שיחות ופגישות בהן מוסברים ה"למה" ומקרי קצה. שלישית, מטא-דאטה מובנים: תגיות כמו אזור מוצר, סוג לקוח, אזור וגרסה כדי שהסוכן יוכל לצמצם תשובות ולהימנע מערבוב הקשרים.

מה לכלול במאגר ידע (רשימת בדיקה מעשית)

אם אתם רוצים שמאגר הידע שלכם ידורג גבוה בחיפוש הפנימי שלכם ויעבוד היטב עם סוכן בינה מלאכותית, התמקדו בבהירות ובכיסוי. התחילו עם השאלות המובילות שלכם ומפו כל אחת מהן לתוכן המקור הטוב ביותר. עבור צוותי תמיכה, זה עשוי לכלול שיחות לפתרון בעיות ובעיות ידועות. עבור צוותי מוצר, זה עשוי להיות שיחות מפת דרכים והדרכות על תכונות. עבור צוותי מחקר, זה עשוי להיות ראיונות וקבוצות מיקוד. עבור צוותי מכירות, זה עשוי להיות הקלטות הדגמה וטיפול בהתנגדויות. לאחר מכן הוסיפו מבנה קליל: שמות תיקיות עקביים, כמה שדות מטא-נתונים וקצב סקירה פשוט.

למה תשובות מבוססות מקור חשובות

מחסום האימוץ הגדול ביותר לתמיכה בבינה מלאכותית הוא אמון. משתמשים מפסיקים להשתמש בסוכנים כאשר התשובות מעורפלות, שגויות או בלתי ניתנות לאימות. Speak מתוכנן סביב זרימות עבודה של ראיות: תמלולים, חותמות זמן, טקסט הניתן לחיפוש והקשר הניתן לשיתוף. זה מקל על בני אדם לאמת את מה שהסוכן אומר ולשפר את בסיס הידע לאורך זמן. כאשר תשובות מבוססות על מקורות אמיתיים, הסוכן שלך הופך אמין יותר והצוות שלך מבלה פחות זמן בתיקון.