Сервис и техническое обслуживание01
База знаний сервисной компании
ИИ-поиск по регламентам, инструкциям и истории решённых обращений.
Результат
Сотрудники находят инструкции в одном интерфейсе и могут проверить источник каждого ответа.
Корпоративная база знаний с ИИ
Знания компанииработают вместе с командой
Собираем регламенты, инструкции и опыт компании в управляемой базе. ИИ находит точный ответ, показывает источник и помогает выполнить следующее действие в рабочей системе.
Источники в каждом ответеДоступ по ролямИнтеграция в процессы
Архитектура знаний
Один источник, несколько рабочих каналов
Регламенты
Инструкции
История обращений
Основная база
Источник истины
Векторный индекс
Ответ ИИ
Ответ содержит ссылки на исходные материалы и учитывает права сотрудника.
Когда знания компании перестают масштабироваться
База знаний нужна, когда поиск ответа занимает больше времени, чем сама работа.
Регламенты и инструкции лежат в разных папках
Сотрудники задают одни и те же вопросы опытным коллегам
Новые специалисты долго входят в работу
Кол-центр ищет ответ во время разговора с клиентом
Документы обновляются, но команда использует старые версии
Невозможно понять, на каком источнике основан ответ
Как устроена база знаний
Основные данные остаются в обычной БД и файловом хранилище. Векторная БД ускоряет поиск по смыслу, но не заменяет источник истины.
Обычная БД
Документы, записи, версии, авторы и права доступа.
Подготовка данных
Очистка, разбиение на фрагменты и добавление метаданных.
Векторная БД
Поисковый индекс для нахождения близких по смыслу фрагментов.
ИИ и RAG
Формирование ответа только на основе найденного контекста.
Рабочий канал
Кол-центр, CRM, портал, бот или внутренняя система.
Где база знаний приносит пользу
Один контур знаний подключается к разным ролям и процессам компании.
Кол-центр
Подсказка оператору во время разговора, скрипт ответа и ссылка на регламент.
Онбординг сотрудников
Ответы по процессам, продуктам, ролям и внутренним правилам.
Поддержка клиентов
Ответы первой линии и передача сложного обращения специалисту.
Помощник отдела продаж
Поиск условий, характеристик и аргументов под запрос клиента.
Внутренние задачи
Создание заявки, заполнение CRM и запуск согласования из диалога.
Контроль регламентов
Проверка действий и документов по актуальным требованиям.
Доверие к ответам
Ответ можно проверить
Система не должна выдавать догадки за внутреннее правило. Поэтому ответ строится из разрешённых источников и сопровождается доказательствами.
Ссылка на документ и конкретный фрагмент
Дата версии и владелец материала
Отказ от ответа при недостатке данных
Разделение доступа по отделам и ролям
Как оформить возврат оборудования?
Найдено 3 источника
Оформите заявку в сервисном портале и приложите акт передачи...
Регламент возврата, версия 4.2
Знания обновляются без пересборки системы
Редактор меняет запись или документ в основной базе. Система проверяет изменение и обновляет только связанные фрагменты в векторном индексе.
01
Добавление
Документ получает владельца, категорию и права доступа.
02
Проверка
Ответственный подтверждает качество и актуальность материала.
03
Индексация
Текст разбивается на фрагменты и преобразуется в векторы.
04
Использование
ИИ находит контекст и отвечает со ссылкой на источник.
05
Обновление
Новая версия заменяет устаревшие фрагменты в индексе.
Интеграции
Встраиваем знания в рабочий процесс
Сотруднику не нужно открывать отдельный чат и вручную переносить ответ. База знаний работает внутри используемого интерфейса и может вызывать разрешённые действия.
CRMКол-центрКорпоративный порталTelegramHelpdesk1СAPIMCP
Ответ и контекст
Рабочее действие
Проверка прав перед поиском
Подтверждение значимых действий
Журнал запросов и источников
Практические сценарии
Кейсы работы со знаниями
Поиск по документам, автоматизация поддержки и подключение знаний к действиям.
Документооборот02
MCP для документооборота
Автоматизация обработки договоров
Результат
2 часа → 5 минут, 97% точность
Клиентская поддержка03
Автоматизация поддержки
Интеграция Claude API
Результат
x3 тикетов, +18% CSAT
Начнём с ваших материалов
Проверим качество ответов на ваших документах
Приложите несколько обезличенных инструкций или регламентов и примеры вопросов сотрудников. Мы покажем, как система находит контекст, формирует ответ и указывает источник.
Можно приложить PDF, Word, таблицы и текстовые файлы.
Частые вопросы
Зачем нужна обычная БД, если есть векторная?
Обычная БД хранит исходные данные, версии, владельцев и права. Векторная БД хранит производный поисковый индекс. Его можно пересоздать из основной базы.
Как база знаний обновляется?
Изменение проходит проверку, после чего система переиндексирует затронутые фрагменты. Новые ответы используют актуальную опубликованную версию.
Что происходит, если ответа нет в документах?
Система сообщает, что данных недостаточно, и предлагает передать вопрос ответственному. Она не должна придумывать внутренние правила.
Можно ограничить доступ к отдельным документам?
Да. Права проверяются до поиска, поэтому сотрудник не получает даже фрагменты недоступных ему материалов.
Может ли ИИ не только отвечать, но и выполнять задачи?
Да. Через API или MCP он может подготовить запись в CRM, создать заявку или запустить согласование. Значимые действия можно выполнять только после подтверждения сотрудника.