Самообучение в Савви 2.0: как агент сам пополняет базу знаний из диалогов

Типичная история с ботом выглядит так: базу знаний наполнили при запуске, а спустя месяц половина ответов уже не соответствует реальности. Клиенты задают новые вопросы, бот отвечает невпопад или молчит, а на ручное обновление файлов ни у кого не хватает времени.

В Савви 2.0 мы решили эту проблему по-другому. Теперь агент не только отвечает по готовой базе, но и сам её пополняет — прямо из живых диалогов с клиентами. Ниже рассказываем, как устроен этот механизм и что стоит проверить до того, как включать его на боевом боте.

Цикл самообучения по шагам

Механика намеренно простая. Клиент задаёт вопрос в любом подключённом канале — Telegram, чат на сайте, мессенджер. Агент ищет ответ в базе знаний: нашёл — ответил сам, диалог закрыт. Не нашёл — не сочиняет ответ, а честно передаёт вопрос живому сотруднику. Передача диалога человеку — штатная функция платформы; самообучение просто использует её как момент, в который появляется новое знание.

Дальше сотрудник отвечает клиенту в своём обычном интерфейсе, ничего дополнительно не заполняя. Агент в это время фиксирует пару «вопрос — ответ» и записывает её в базу знаний. Похожий вопрос в следующий раз он закроет сам, без эскалации.

1
Вопрос от клиента
Обращение попадает боту из любого канала — мессенджера, соцсети или виджета на сайте
2
Поиск в базе знаний
Если пара «вопрос — ответ» уже есть, агент отвечает сразу, без участия человека
3
Эскалация сотруднику
Когда ответа нет, агент не гадает, а передаёт диалог живому оператору
4
Ответ оператора
Сотрудник решает вопрос в привычном режиме, без лишних действий
5
Автопополнение базы
Агент сохраняет новую пару и в следующий раз отвечает на такой вопрос сам

Весь цикл идёт без ручного труда: никто не переносит удачные ответы операторов в файлы базы — агент делает это по ходу работы.

Где включается самообучение

Настройка живёт в карточке агента: вкладка «База Знаний» → «Самообучение» (в интерфейсе отмечена значком NEW). Пока функция не настроена, там пустой экран с подписью «Пусть агент учится на ответах операторов» и двумя кнопками — подключить уже существующую базу знаний или создать новую.

Вкладка «База Знаний» → «Самообучение», пустое состояние, кнопки подключить/создать базу

Подключение занимает пару кликов: открывается список векторных баз знаний — хранилищ пар «вопрос — ответ», которые накопили другие ваши агенты или которые вы завели заранее. Отмечаете нужную, нажимаете «Подключить» — готово.

Модальное окно «Подключить базу знаний», список векторных баз

Одну базу «Самообучение» можно привязать к любому числу ботов: учится она один раз, а отвечают по ней все подключённые агенты. Обучили одного бота на входящих вопросах — выгоду получили все.

Раздел «Базы знаний»: что внутри

Накопленные базы собраны в разделе «Агенты» → «Базы знаний». На карточке каждой базы видно, сколько пар «вопрос — ответ» в ней лежит и когда она использовалась в последний раз. Для ориентира: в одном из живых кабинетов база HelpDeskSupport накопила 4156 пар — это не норматив, а пример того, как выглядит база после месяцев работы с реальными обращениями.

Раздел «Агенты» → «Базы знаний», карточки баз с числом пар и датой последнего использования

Внутри базы — обычный список пар с датами добавления. Чтобы проверить, как агент ответит на конкретный вопрос, не дожидаясь реального клиента, есть «Тестовый поиск»: вводите формулировку и смотрите, какую пару база отдаст агенту. Особенно это полезно на старте, пока база маленькая: сразу видно, правильно ли агент интерпретирует вопросы, а не притягивает случайный ответ.

Список пар «вопрос-ответ» с датами и тестовый поиск по запросу

«История обновлений»: журнал автопополнений

Отдельная вкладка «История обновлений» — журнал того, как база меняла сама себя. По каждому автопополнению фиксируется, сколько токенов ушло на анализ, сколько занял разбор диалога и откуда взялась пара: источник указан ссылкой на конкретный тикет или переписку, рядом — сколько пар добавилось или удалилось (в формате +1/−0).

«История обновлений» базы: автопополнения из диалогов с указанием источника

Это рабочий инструмент, а не лог для галочки. Если агент начал странно отвечать на какую-то тему, начните проверку отсюда: по ссылке на источник видно, из какого диалога взята формулировка, и легко решить, стоило ли её сохранять.

Что проверить перед включением

Самообучение — удобная вещь, но не в режиме «включил и забыл». Несколько практических моментов из нашего опыта.

Качество ответов операторов. Агент запоминает ответ буквально: небрежные формулировки и опечатки попадут в базу как есть. Если операторов несколько и стиль у них разный, периодически просматривайте историю обновлений — не закрепились ли неудачные или устаревшие ответы.
Привязка базы к ботам. Одна база обслуживает всех подключённых агентов, поэтому ответ, сохранённый в контексте одного канала или ниши, может всплыть у другого бота, если темы пересекаются лишь частично. Для разнородных направлений бизнеса иногда правильнее держать отдельные базы, а не одну общую.
Ручная работа с базой остаётся. Самообучение — дополнение, а не замена. Крупные структурные блоки — условия оплаты, регламенты, инструкции — по-прежнему стоит вносить осознанно, руками. Самообучению оставьте то, для чего оно и создано: частые повторяющиеся вопросы, до которых вручную не доходят руки.

Что в итоге

Самообучение закрывает главный разрыв между ботом и живой поддержкой: раньше знание оставалось в голове оператора, теперь оно автоматически становится знанием агента. Базу подключаете один раз — дальше она растёт сама и работает сразу на все привязанные к ней боты.

Разобраться в настройке самообучения и базы знаний на практике помогут бесплатные уроки по платформе в Академии Савви, а посмотреть, как агент работает на реальных диалогах, можно на suvvy.ai.