Transkriptler, dokümanlar ve gerçek konuşmaları kullanarak yapay zekâ ajanınız için bir bilgi tabanı oluşturun.

Modern bir bilgi tabanı, makaleleri depolamaktan daha fazlasını yapmalıdır. Ekipler artık bir yapay zeka ajanının soruları doğal dilde yanıtlamasını, cevabın nereden geldiğini belirtmesini ve en güncel bilgilerle uyumlu kalmasını bekliyor. Bu nedenle, "ajan hazır" bir bilgi tabanı kaynak materyalle başlar: görüşmeler, toplantılar, eğitim videoları, röportajlar, demolar, standart işletim prosedürleri (SOP'ler), PDF'ler ve şirket içi belgeler. Speak tam olarak bu iş akışı için tasarlanmıştır: kaynak içeriği yakalar ve alır, transkriptler ve yapılandırılmış çıktılar oluşturur, ardından her şeyi tek bir organize edilmiş kütüphane içinde kolayca erişilebilir hale getirir.

Yapay zeka bilgi tabanı nedir?

Yapay zekâ bilgi tabanı, bir yapay zekâ ajanının soruları yanıtlamak için kullandığı, özenle seçilmiş bir kaynak kümesidir. Ajan, genel internet bilgisine güvenmek yerine, sizin içeriğinize başvurur: ürün dokümanları, müşteri görüşmeleri, işe alım videoları, iç süreçler, politika belgeleri ve araştırma görüşmeleri. Bilgi tabanı iyi yapılandırıldığında, ajan hızlı yanıt verebilir, tutarlı kalabilir ve doğruluğu feda etmeden destek yükünü azaltabilir.

Geleneksel yardım merkezleri neden yetersiz kalıyor?

Çoğu yardım merkezi, bilgiye erişimden ziyade göz atma amacıyla yazılmıştır. Bu nedenle zamanla güncelliğini yitirir, parçalanır ve bakımı zorlaşır. Bu arada, en önemli bilgiler genellikle yardım merkezinin dışında bulunur: Zoom kayıtlarında, Slack açıklamalarında, satış görüşmelerinde, işe alım oturumlarında ve şirket içi eğitimlerde. Bu içerik aranabilir değilse, ekibiniz aynı soruları tekrar tekrar yanıtlamaya devam eder. Organize edilmemişse, temsilciler hayal görür veya genel yanıtlar verir. Speak, "kullanımı zor" kaynakları (ses ve video) temiz metne, aranabilir kanıtlara ve yapılandırılmış içgörülere dönüştürerek bu sorunu çözmeye yardımcı olur.

Speak, konuşmaları nasıl bir bilgi tabanına dönüştürüyor?

İş akışı basittir. Öncelikle kaynaklarınızı (ses, video veya belgeler) Speak'e yükler ve klasörler halinde düzenlersiniz. Örneğin: "Ürün Bilgi Bankası", "Destek Bilgi Bankası", "Müşteri Çağrıları" veya "İşe Alım ve Eğitim". Ardından Speak, özetler, temalar ve anahtar kelimeler gibi transkriptler ve analiz çıktıları oluşturur. Her dosya aranabilir olduğundan, doğru parçayı hızlıca bulabilir ve kararları doğrulamak veya mesajlaşma konusunda uyum sağlamak için kanıtları ekip arkadaşlarınızla paylaşabilirsiniz.

Yapay zekâ ajanları için bir bilgi tabanı oluşturmak

Kaynaklarınızı düzenledikten sonra, doğru klasörleri bir yapay zeka ajanıyla ilişkilendirebilirsiniz. Bu, müşteri desteği (sık sorulan ürün sorularını yanıtlama), iç operasyonlar (standart işletim prosedürleri, politikalar ve kullanım kılavuzları) ve yetkilendirme (yeni çalışanların işe alımı, eğitimi ve satışa hazır hale getirilmesi) için faydalıdır. Güçlü bir ajan bilgi tabanı genellikle üç katmandan oluşur:

Birincisi, temel referanslar: ürün dokümanları, politikalar ve mevcut fiyatlandırma veya plan kuralları. İkincisi, yüksek sinyalli gerçek dünya örnekleri: "neden" ve uç durumların açıklandığı görüşmeler ve toplantılar. Üçüncüsü, yapılandırılmış meta veriler: temsilcinin yanıtları daraltabilmesi ve bağlamların karışmasını önleyebilmesi için ürün alanı, müşteri türü, bölge ve sürüm gibi etiketler.

Bilgi tabanına neleri dahil etmelisiniz (pratik kontrol listesi)

Bilgi tabanınızın dahili aramalarda iyi sıralanmasını ve yapay zeka ajanıyla iyi çalışmasını istiyorsanız, netliğe ve kapsama odaklanın. En önemli sorularınızla başlayın ve her birini en iyi kaynak içeriğe eşleştirin. Destek ekipleri için bu, sorun giderme çağrılarını ve bilinen sorunları içerebilir. Ürün ekipleri için yol haritası görüşmeleri ve özellik incelemeleri olabilir. Araştırma ekipleri için görüşmeler ve odak grupları olabilir. Satış ekipleri için demo kayıtları ve itiraz yönetimi olabilir. Ardından hafif bir yapı ekleyin: tutarlı klasör adları, birkaç meta veri alanı ve basit bir inceleme sıklığı.

Kaynaklara dayalı yanıtların önemi

Yapay zekâ desteğinin benimsenmesindeki en büyük engel güvendir. Kullanıcılar, yanıtlar belirsiz, yanlış veya doğrulanamaz olduğunda yapay zekâ ajanlarını kullanmayı bırakırlar. Speak, kanıta dayalı iş akışları etrafında tasarlanmıştır: transkriptler, zaman damgaları, aranabilir metin ve paylaşılabilir bağlam. Bu, insanların ajanın söylediklerini doğrulamalarını ve zaman içinde bilgi tabanını geliştirmelerini kolaylaştırır. Yanıtlar gerçek kaynaklara dayandığında, ajanınız daha güvenilir hale gelir ve ekibiniz düzeltme için daha az zaman harcar.