Корпоративная информация накапливается стремительно – и так же стремительно теряется в бесконечных папках и чатах. С этим явлением борются платформы управления знаниями, и ИИ здесь играет большую роль: так, в последнем рейтинге от CNews в оценку включили целый блок ИИ-критериев.
Наш руководитель продуктового направления «База знаний» Дмитрий Лактионов рассказывает, как именно ИИ помогает в управлении знаниями. На примере нашей платформы, которая, к слову, и возглавила рейтинг.
Начнем с начала. Сотрудник обращается к базе через ИИ-ассистента.
Задает вопрос – например, «как оформить командировку в Санкт-Петербург на следующей неделе и какие расходы мне компенсируют?». ИИ-ассистент автоматически собирает ответ из регламента по командировкам, инструкции по оформлению, формы заявления и других источников. Если у сотрудника возникают уточняющие вопросы, то том же чате их можно задать.
💡 Система ищет информацию и генерирует ответ с помощью встроенной технологии RAG, которая «понимает» особенности хранения информации в базе знаний: актуальность версии документа, права доступа пользователя, тематику раздела, из которого произошло обращение к ИИ. И, конечно, с помощью LLM – локальной или облачной.
💡 Причем, систему не нужно обучать, она строит ответы с помощью документов из базы знаний: добавили или изменили контент – ассистент учтет это в ответах.
То была база. Еще ИИ умеет:
💌 Выдавать готовый материал
ИИ выдает ответ в любой форме, он создаст аналитическую записку, пошаговую инструкцию, отчет – останется воспользоваться результатом сразу или скопировать в документ и отредактировать при необходимости.
📝 Редактировать документы базы
При создании статьи в базе знаний ИИ может перефразировать текст, предложить заголовки, помочь с оформлением – в общем, сделать то, ради чего люди чаще всего обращаются к LLM, когда создают контент.
⭕️ Работать по правилам конкретного отдела или тематики
Ассистент учитывает права доступа и ищет только в тех разделах базы знаний, которые открыты сотруднику. А с помощью системных промптов настраиваются как общие для всей платформы, так и индивидуальные, для конкретного раздела, требования к формулировкам, акценты на важные моменты и стилистика ИИ-ответов.
😐 Управлять ИИ-агентами
Иногда требуется либо специальная, многоходовая обработка получаемых от ИИ ответов, либо использование данных из внешних систем при их генерации – либо все вместе. Для этого в системе можно создать ИИ-агентов и управлять ими через встроенные инструменты оркестровки.
🪟 Помогать не только сотрудникам
Тот же механизм подключается к внешним системам – например, можно сделать ИИ-помощника на сайте, который будет отвечать клиентам на основе материалов из базы знаний. Потребителем ИИ-сервисов базы знаний может выступать и чат-бот или другое приложение – пользователь сможет задать ему вопрос на естественном языке и получить ответ, сгенерированный ИИ на базе актуальной документации.
Вот так база знаний обретает голос и помогает сотрудникам решать вопросы эффективнее!
Мы в МАX!