Блог

Последние посты от команды Wikibot.

Чат-бот для поддержки клиентов

Чат-бот для поддержки клиентов

Дэвид Ян в своей лекции рассказал, кто такие цифровые сотрудники (digital workers) и на что они способны, поделился видением, как ИИ повлияет на нашу жизнь, а также показал примеры цифровых сотрудников, которые уже начинают заменять людей на рабочих местах. [Лекция](https://t.me/wikibot_news/39). Процитируем: “В техподдержке на джун позициях чаще всего работают не мотивированные сотрудники, которые часто меняют работу. С какой проблемой сталкивается руководитель организации: - у него сидит на первой линии технической поддержки 100 человек, - и он знает что 40 минимум из них уволится в этом году, - нужно найти и прособеседовать новых, нанять и ещё потратить 1-2 месяца на онбординг, - и после всех этапов отбора, по статистике через 4 месяца работник уволится.” ``` В службах поддержки до 80% обращений типовые и несложные, их может решать ИИ. ``` Дэвид Ян развивает свой проект на международном рынке. Круто, что в России есть похожий проект: Wikibot — сервис для поддержки клиентов при помощи искусственного интеллекта. Чат-бот обучается по документации, подключается в хелпдеск, работает 24/7. Wikibot как ChatGPT, работает по процессам компании: не только отвечает пользователям, но и задаёт уточняющие вопросы, открывает и закрывает тикеты, узнаёт информацию из других систем по API. Wikibot напоминает начинающего сотрудника, который обучается и в многопоточном режиме быстро решает простые задачи. Сложные вопросы, требующие анализа и вникания, бот переводит на оператора. Сервис комплексно улучшает отдел поддержки, уменьшает текучку кадров, увеличивает лояльность клиентов, предоставляет аналитическую отчётность по ответам бота и работе поддержки. ``` Бизнесмены и руководители могут бесплатно попробовать Wikibot. Для создания чат-бота понадобится только ссылка на базу знаний или сайт по продукту. Если нет документации, покажите боту примеры вопросов и ответов. ``` Вопросы о промокоде и работе сервиса вы можете задать в чате: https://t.me/use_wikibot

tomleto
На Albato, одной из лучших no code платформ по интеграции сервисов, появился чат-бот Wikibot

На Albato, одной из лучших no code платформ по интеграции сервисов, появился чат-бот Wikibot

Wikibot — умный помощник для служб поддержки, который обучается по вашей документации и отвечает на обращения пользователей в чате или по почте, как специалист первой линии поддержки. Преимущество сервиса заключается в быстром старте и практически полном отсутствии «магических» настроек для начала работы. Просто предоставьте нам ссылку на базу знаний и в течение нескольких часов вы сможете задать вопросы боту и получить ответы. Вместо громадного конструктора сценариев, в Wikibot вы обучаете бота как начинающего сотрудника, показывая ему как отвечать на разные типы вопросов. Если у вас нет базы знаний, то примеры для обучения бота можно завести в Google Sheets или на портале Wikibot. Особенность в том, что под капотом используется большая языковая модель LLM. Поэтому бот понимает вопрос в любой формулировке, кроме действительно спорных или сложных, и отвечает как человек. Вне зависимости от формулировки чат-бот поймет вопрос, найдет информацию в базе знаний или FAQ и ответит пользователю. Использование Wikibot для поддержки клиентов позволит: - Сократить общее время решения тикета за счет мгновенных ответов на типичные вопросы. - Повысить лояльность клиентов за счет улучшения качества обслуживания и доступности поддержки в любое время дня и ночи. - Высвободить ресурсы ваших специалистов для решения более сложных и важных кейсов. ## Интеграция Wikibot с помощью Albato Интеграция Wikibot с Albato открывает множество полезных кейсов, например: - Добавление в ваш сервис интеллектуального помощника, который понимает естественный язык. Естественный язык — самый популярный интерфейс в мире, его используют примерно 8 миллиардов человек. - Современные helpdesk системы и чаты на сайтах уже интегрированы с Wikibot. Однако иногда нужно отправлять в бота только некоторые типы вопросов (тикетов) пользователей. Тут отлично подходит Albato. В Albato можно настроить фильтрацию тикетов по любым полям, а также дополнительные действия. - Использование Wikibot в ваших любимых приложениях, например Google Sheets. - Пример интеграции Wikibot в Google Sheets Реализуем простой пример, в котором в первый столбец Google Sheets пользователь будет писать вопрос, а в соседней ячейке (второй столбец) получать ответ из своего бота Wikibot. Для повторения примера, необходимо зарегистрироваться в Wikibot и создать своего бота. Подробно процесс создания описан в документации. В настройках бота в разделе API ключи нужно добавить ключ. ## Пример интеграции Wikibot в Google Sheets Реализуем простой пример, в котором в первый столбец Google Sheets пользователь будет писать вопрос, а в соседней ячейке (второй столбец) получать ответ из своего бота Wikibot. Для повторения примера, необходимо зарегистрироваться в Wikibot и создать своего бота. Подробно процесс создания описан в [документации](https://docs.wikibot.pro/). В настройках бота в разделе API ключи нужно добавить ключ. ![1 1-e1705356394794.png](https://cms.wikibot.pro/uploads/1_1_e1705356394794_418bb20e6a.png) В примере будет использоваться бот https://t.me/Wikibot_support_bot, которой обучался на сайте Wikibot. Создадим новую связку, в которой будет получение значения ячейки из Google Sheets, передача вопроса в Wikibot, запись ответа в соседнюю ячейку Google Sheets (на скрине показан конечный вариант схемы). ![2.png](https://cms.wikibot.pro/uploads/2_2459a715f8.png) Сейчас подробнее остановимся на каждом шаге. ### Добавим шаг “Google Sheets: Создана новая строка”. В настройках необходимо выбрать документ, в котором первый столбец – Вопрос, второй столбец – Генерация ответа. Для такой связки важно чтобы документ Google Sheets был расшарен на редактирование по ссылке. ### Добавим шаг “ Wikibot: Задать вопрос Wikibot”. Тут потребуется API ключ созданный в настройках бота. ![3.png](https://cms.wikibot.pro/uploads/3_7a4747a7cf.png) В качества параметра Query зададим “Создана новая строка: Столбец Вопрос”. В поле Ticket ID установим 1, т.к. в данном примере оно не нужно. ![4.png](https://cms.wikibot.pro/uploads/4_c2d5168fab.png) ### Добавим шаг “Google Sheets: Обновить строку по номеру”. Зададим в качестве значения столбца с ответом “Задать вопрос Wikibot: Answer “. ![5.png](https://cms.wikibot.pro/uploads/5_939a0e6c81.png) ### Результат Запустите связку и набирайте вопросы в первом столбце документа, через 1-2 минуту во втором столбце начнут появляться ответы. Благодаря созданной связке, можно быстро собрать базу ответов вашего бота для дальнейшего анализа и улучшения качества его работы. ![6.png](https://cms.wikibot.pro/uploads/6_67978c0113.png) ### Итоги Задавайте в комментариях вопросы по возможностям применения языкового искусственного интеллекта в ваших продуктах. Специалисты Wikibot на связи [https://t.me/use_wikibot](https://t.me/use_wikibot)

tomleto
Сравнение Wikibot c конкурентами в России

Сравнение Wikibot c конкурентами в России

Чат-боты c искусственным интеллектом для поддержки пользователей в helpdesk стремительно набирают обороты. Кажется у популярных хелпдесков огрромный выбор чат-ботов с ИИ. Мы сравнили лидеров рынка и узнали что есть пару вариантов где можно попробовать создать и обучить бота на своих данных. В сравнении принимали участие следующие продукты: Wikibot, JustAI Aimylogic, Chatme.AI, AutoFAQ, SupportAI, Наносемантика. # Критерии сравнения - **Доступная большая языковая модель** (LLM): ChatGPT. YandexGPT, Собственная сеть. - **Возможности обучение бота**: тестирование бота на своих данных (в противном случае обучение в продукте - это заказная разработка и стоит дорого) парсинг сайтов, популярные для баз знаний (Notion, Confluence) и файлов. - Интеграции и с Helpdesk, чатами, меседжерами - **Ориентация на техподдержку**: Copilot, Суфлер, рабочие часы, гибкие шаблоны ответов. ![Сравнение Wikibot c конкурентами в России.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Sravnenie_Wiki_Bot_c_konkurentami_v_Rossii_f182e9e2b0.webp) ![Без названия (1).webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Bez_nazvaniya_1_e88b76269f.webp) # Выводы Большинство продуктов по созданию чат-ботов с ИИ - это на самом деле заказная разработка. У многих есть визуальный конструктор, но в нем можно создать только сценарных ботов. Бесплатно создать и обучить ИИ бота на своих данных можно только в Wikibot и JustAI Aimylogic. Напишите нам если вам не хватило характеристик сравнения или нужен анализ чат-ботов которых нет в сравнении. Мы сделаем анализ.

tomleto
Открытое письмо сервисам хостинга по боту для поддержки

Открытое письмо сервисам хостинга по боту для поддержки

У сервисов хостинга обычно отличная база знаний, поэтому ИИ чат-бот поможет им сократить время ожидания ответа клиентами. Этим письмом постараемся установить связь. Привет, ребята! Мы делаем Wikibot — умного помощника для службы поддержки, который обучается по вашей документации и отвечает на обращения пользователей в чате или по email, как специалист первой линии поддержки. Наше преимущество заключается в быстром старте и практически полном отсутствии «магических» настроек для начала работы. Просто предоставьте нам ссылку на базу знаний и в течение нескольких часов вы сможете задать вопросы боту и получить ответы. Особенность в том, что под капотом мы используем большую языковую модель LLM, поэтому вместо настроек у нас работа с речью, а в качестве единственного интерфейса мы используем обработку обычного естественного языка, на котором общаются все пользователи. Поэтому наш чат-бот понимает вопрос в любой формулировке, кроме действительно спорных или сложных, и отвечает как человек. Вне зависимости от формулировки вопроса чат-бот поймет вопрос → найдет информацию в базе знаний или FAQ → ответит пользователю. Предлагаю вам использовать Wikibot для техподдержки ваших клиентов. Это позволит: - **Сократить время ожидания** для клиентов благодаря мгновенным ответам на типичные вопросы. - **Повысит лояльность клиентов** за счет улучшения качества обслуживания и доступности поддержки в любое время дня и ночи. - **Высвободить ресурсы ваших специалистов** техподдержки для более сложных задач, повышая тем самым эффективность их работы. **Wikibot — умный помощник, сделанный с любовью к техподдержке** Мы слушаем клиентов и развиваем продукт вместе, за последние полгода мы добавили: 1. Список исключений — правила, когда необходимо переключать на оператора, например вопросы про «деньги». 2. Рабочие часы и нерабочие часы. 3. Интеграция с популярными Help Desk системами, базами знаний, чатами и меседжерами. 4. Настройки алгоритма ответа, работа в режиме суфлер и copilot. Пример чат-бота https://t.me/Excel_Wikibot (Помощник по Excel) Отзывы реальных пользователей о нашем продукте https://startpack.ru/application/wikibot Прошу переслать письмо руководителям организации. Предлагаю использовать Wikibot для поддержки ваших клиентов.

tomleto
Сравнение конструкторов чат-ботов Botmother и Wikibot

Сравнение конструкторов чат-ботов Botmother и Wikibot

Чат-боты отдельный тип приложений, который встраивается в мессенджеры и чаты поддержки клиентов на сайтах. Пользователям нравится выполнять нужные действие не выходя из любимого мессенджера. В статье рассмотрим кейсы применения двух популярных конструкторов чат-ботов Botmother и Wikibot. # Botmother — это конструктор для создания сценарных чат-ботов Для создания бота нужно описать сценарий работы бота в визуальном конструкторе. На каждом шаге сценария создается экран который видят пользователи с кнопками и текстами. Логика бота прописывается один раз и он одинаково работает на всех платформах: ВКонтакте, Telegram, WhatsApp и др. Botmother обладает обширными возможностями: - **Сбор анкет от пользователей** — позволяет настроить поля которые должен заполнить пользователь - **Прием оплат** — позволяет продавать товары и услуги и получать оплату сразу в мессенджере с помощью популярных платежных систем (Robokassa, PayOnline, bePaid, ЮKassa). - **Статистика** — даст полезную информацию о пользователях. Можно отследить, на каком этапе теряются пользователи - **Рассылки** — позволяют отправлять пользователям новости и предложения. - **Переключение на оператора** — нужны для подключения оператора в чат, чтобы не потерять клиента и не допустить негатива, если бот ничего не понял. - Интеграции с популярными CRM # Wikibot — это конструктор чат-ботов которые понимают естественный язык Cервис Wikibot позволяет создать бота, для автоматических ответов клиентам в чате на естественном языке и заменить специалиста первой линии технической поддержки. Использует для обучения существующую документацию по продукту или услугам компании. Преимущества использования сервиса: - **Начать просто**. Чтобы создать бота с ИИ, достаточно предоставить ссылку на базу знаний или сайт о продукте. - **Естественные ответы**. Чат-бот с помощью большой языковой модели понимает вопросы и дает ответы на естественном языке. - **Снижение затрат на персонал**, а для пользователей сокращение времени ожидания ответов. - **Улучшение базы знаний**. Сервис предоставляет аналитику по вопросам, на которые ИИ не нашёл ответов в документации. Эта информация является основой для улучшения базы знаний отдела сопровождения. - Бот автоматически обучается при изменении статей в базе знаний - Сервис поддерживает интеграцию с чатами на сайтах и helpdesk системами. # Итоги Таким образом функции Botmother и WikiBot практически не пересекаются. Если вам нужно собирать данные с пользователей, получать оплату, информировать пользователей, то используйте Botmother. Если вам нужен бот который снижает нагрузку на отдел поддержки и помогает пользователям решать проблемы используйте WikiBot Кстати некоторые конструкторы сценарных чат-ботов уже реализовали интеграцию с WikiBot, например Talk-me. Если сомневаетесь в выборе - пишите нам.

tomleto
Создать ИИ чат-бота теперь можно в Google Sheets

Создать ИИ чат-бота теперь можно в Google Sheets

1. Зайдите в Google Sheet по ссылке https://bit.ly/create_wiki 2. Сделайте копию документа (Файл -> Создать копию). 3. Заполните документ своими вопросами и ответами 4. Откройте доступ к документу для всех (Настройки доступа -> Общий доступ -> Всем у кого есть ссылка). Нажмите кнопку «Копировать ссылку». 5. Откройте в телеграме Wikibot https://t.me/tom_test_wikibot, нажмите “ЗАПУСТИТЬ”, а затем нажмите кнопку “Я хочу создать нового бота”. 6. Вставьте скопированную ссылку и отправьте. Через несколько минут бот обучится и вы сможет задавать ему вопросы. Создать бота в Google Sheet возможно благодаря сервису Wikibot.

tomleto
Открытое письмо BI компаниям — проект DashboardAI

Открытое письмо BI компаниям — проект DashboardAI

Привет, аналитики, руководители и основатели Business intelligence компаний! Я создаю сервис Wikibot, который обучается по документации и консультирует пользователей в чате, как специалист первой линии поддержки. Наш чат-бот понимает вопрос и отвечает как человек. Весь мир двигается в сторону использования ИИ-помощников. Людям нравится получать результаты просто давая команды на родном языке. Предлагаю вам, совместно с моей командой, создать продукт Dashboard.AI, который будет обладать следующим функционалом: - **Поиск отчетов.** Менеджер может попросить бота найти нужный отчет. Например: ”Найди отчет о расходах на рекламу за прошлый год”. Бот, на основе списка отчетов, которые находятся в дата-каталоге, конфлюенс или другой вики, присылает ссылку в чат. - **Написание SQL-запросов.** Вместо поиска нужного отчета, менеджер пишет в чате боту: "прибыль по Москве по электронике с мая по июль". Бот присылает нужные показатели и ссылку на нужный отчет, c установленными фильтрами. Если подходящего отчета нет, то сам пишет sql запрос. - **Автоматическое создание дашбордов**. Менеджер может попросить чат-бота создать дашборд. Бот, задав несколько уточняющих вопросов, выберет оптимальный шаблон и соберет в нем все необходимые SQL-запросы и фильтры. ## Реализация **Поиск отчетов.** Список отчетов обычно располагаются в базе знаний, документации или каталоге данных. Современные продукты, такие как SiteGPT, ChatBase, WonderChat, Wikibot (далее агент) отлично умеют делать семантический поиск: Документация индексируется и сохраняется в векторную базу данных. Когда пользователь вводит запрос, в векторной базе находится 5-10 наиболее близких векторов (семантический поиск). Каждый вектор это название и описание отчета. Запрос пользователя и топ близких векторов отправляются в LLM - большую языковую модель (LLaMA, Falcon, Google Bard, Anthropic Claude) и она выбирает отчёты которые подходят пользователю. **Написание SQL-запросов** Современные LLM уже неплохо пишут SQL (статья с сравнением GPT, Claude, Bard https://www.linkedin.com/pulse/great-sql-bot-bake-off-comparing-big-llm-beasts-code-ian-thomas/) для этого им нужно задать вопрос и в промпте передать описание таблиц. Получив запрос пользователя, агент может взять название таблиц из документации, а все поля таблицы из метаданных СУБД. Сейчас набирают обороты проекты: - DB-GPT - позволяет генерировать запросы к базам данных используя локальные LLM - PandasAI - делает pandas (и другие популярные библиотеки анализа данных) разговорными, позволяя вам задавать вопросы к вашим DataFrame на естественном языке. **Автоматическое создание дашбордов** GPT, получив таблицу данных, уже может выбрать из нее наиболее значимые и подходящие для визуализации столбцы. Комплексный пример, как это делать, описан в в статье “Create AI-powered dashboards” https://www.luzmo.com/blog/ai-powered-dashboards-tutorial. Добавив к этому шаблоны дашбордов, различные best practice в виде эвристик и уточняющие запросы от бота, можно получить Junior BI-разработчика. ## Взгляд в будущее В разделе реализации я описал то, что можно сделать уже сейчас. Пара идей на будущее: Если научить проект “Dashboard_AI” создавать дашборды, то следующем шагом станет возможным переносить дашборды из одной системы в другую. Сейчас требуется громадное количество ресурсов, чтобы перенести аналитическую отчетность компании в альтернативный BI-продукт. Кроме того, станет возможным создавать дашборды сразу для нескольких популярных продуктов (Tableau, Power BI, Superset, Metabase, Redash) Персональный аналитик который помогает менеджерам быстро получать нужные показатели и искать инсайты может стать супер востребованным продуктом. Свяжитесь со мной если: - Вам интересно добавить в свой продукт описанный выше функционал - Вы хотите создать похожий продукт совместно с нашей командой, на основе популярных BI-продуктов (Tableau, Power BI, Superset, Metabase, Redash). Весь мир двигается в сторону использования ИИ-помощников. Людям нравится получать результаты просто давая команды на родном языке.

tomleto
В октябре 2023 Wikibot стал Продуктом недели #1 на ProductRadar

В октябре 2023 Wikibot стал Продуктом недели #1 на ProductRadar

# Как пришла идея Сложно было не заметить бум ChatGPT и искуственного интеллекта в целом. Мы начали экспериментировать с языковыми моделями и возможностями, пытались понять что может и чего не может ИИ, преимущества и ограничения. Поняли, что сходу получается крайне неплохой результат и есть огромный задел по улучшению. Дальше начали продумывать конкретные продуктовые кейсы, так и пришли к решению для отдела поддержки. # Сколько времени заняло от идеи до первого клиента Первой нашей целью было найти трех клиентов за первый месяц. Примерно так и получилось. Среди этой тройки оказался Skillbox. Нам очень повезло с ними. Мы начали свои продажи с рассылки предложения на почты потенциальным клиентам, и одним из адресатов был публичный ящик hello@skillbox.ru. К нашему удивлению, нам ответили! Было примерно так: - Мы делаем крутого чат-бота с ИИ, предлагаем вам попробовать. - Ок, давайте пробовать! Так мы и погрузились в «прод-прод» и реальные кейсы пользователей 🙂 Так что не бойтесь таких простых путей, как прямые продажи! # Самый сложный момент и как его преодолели Самый сложный момент мы проходим сейчас и связан он, как ни странно, с ИИ 😀 Мы очень близки к четкому пониманию как нам закрыть первую линию так, чтобы мы могли отмасштабироваться. Есть реальное понимание, что мы нащупываем p/m fit, но представьте, что ИИ — это ребенок, хоть и гениальный, от которого мы зависим. Поэтому приходится периодически работать с его капризами. Но мы справимся, и наши старания окупятся. [![IMAGE ALT TEXT HERE](https://cms.wikibot.pro/uploads/sasha.png)](https://www.youtube.com/watch?v=LRgREgbPIg)

tomleto
Copilot для улучшения качества ответов в чатах техподдержки

Copilot для улучшения качества ответов в чатах техподдержки

Copilot — в широком смысле концепция, в которой человек и ИИ взаимодополняют друг друга (в биологии — симбиоз). Обычно человек формулирует задачу, а ИИ делает её части. В статье рассмотрены варианты взаимодействия ИИ и специалиста, в чатах хелпдесков. В первую очередь, helpdesk - это диспетчерская, которая помогает клиентам решать животрепещущие для них вопросы. Обычно helpdesk - это интернет сервис который включает в себя: - Инструменты получения вопросов пользователей из разных каналов (Сайт, Телеграм, Почта и т.д.) - Единый инструмент ответа на обращения пользователей и настройки флоу для разных типов вопросов. Вопросы пользователей обычно называют инцидентами, они проходят ряд стадий и в конце, когда проблема пользователя решена, закрываются. - Инструменты аналитики по операторам, типам вопросов, источников проблем. Благодаря аналитики компания улучшает всю систему поддержкой которой занимается. - База знаний в которую руководители служб поддержки добавляют ответы на часто задаваемые вопросы и другую информацию для унифицированных и качественных ответов всех операторов - Средства автоматизации - триггеры, интеграции, боты. Подробнее остановится на последнем пункте, а именно созданию чат-ботов для тех поддержки. Чтобы обеспечить высокий уровень тех поддержки компаниям нужно иметь отдел тех поддержки готовый к пиковым нагрузкам, но тогда в не пиковое время специалисты техподдержки будут простаивать. Обычно 70% вопросов и более - это типовые вопросы когда пользователю просто не охота изучать документацию: Старые сценарные боты работаю по правилам ЕСЛИ ..ТО и не могут отвечать на вопросы на естественном языке. Создание специальной нейросети - это очень дорого и сложно. Доступно только гигантам. Держать отдел тех поддержки готовый к пиковым нагрузкам дорого и обычно не рентабельно. В 2023 появилось новое решение задачи обеспечение качественных ответов в чате на естественном языке без больших вложений в разработку - это боты на основе больших языковых моделей (таких как ChatGPT, LLaMA). Они из коробки понимают естественный язык и им достаточно скормить базу знаний компании по технической поддержке. Такие чат-боты легко ответы на типовые вопросы, а сложные должны будут передать оператору. Как работают такие боты мы подробно рассказали в этом видео. И тут мы подходим к концепции симбиоза или Copilot. Многие профессионалы считают что в ближайшие годы ИИ радикально не заменит человека, но Copilot будет появится в куче профессий: - Github сделал супер крутой помощник для разработчиков Github Copilot - который дописывает функции, проверяет код, генерирует несложную логику. - Midjourney сделал тоже самое для дизайнеров и копирайтеров - быстрая помощь в создании рисунка или его прототипа - Тесла сделали Copilot для водителей ChatGPT - это Copilot без специализации, для всех кто работает с текстами В Google Workspace появился Duet которые помогает бизнес пользователям решать типичные задачи с документами и письмами Чат-бот и специалист тех поддержки вместе В самом простом случае чат-бот работает так: ЕСЛИ нашел статью с ответом на вопрос пользователя в базе знаний ТО дай ответ пользователю на основе информации в статье ИНАЧЕ переключи на оператора Конечно имеется много нюансов: обработка приветствий, прощания, мата, уточняющих вопросов и др. Однако есть и более интересные варианты симбиоза. Например когда оператор получает вопрос, в его текстовое поле ответа бот пишет ответ, а оператор решает отправить так или поправить. Также ИИ бот может подключаться к обычному сценарному боту на одной из веток. Например это удобно сделать когда на одном из шагов флоу слишком много вариантов ответа. Любопытно что один из наших клиентов самостоятельно изобрел Copilot, клиент опасался включать бота на реальных пользователей, поэтому изначально обязал специалистов тех поддержки посылать все вопросы пользователей боту. Благодаря этой идеи за месяц были выявлены проблемные вопросы, база знаний была доработана, а чат-бота выпустили в реальный процесс поддержки. И так я привел три варианта Copilot в чатах тех поддержки: 1. ИИ отвечает на простые вопросы, человек на сложные 2. ИИ генерирует ответ, человек решает отправить или дополнить 3. ИИ встраивается в сценарные боты Я думаю что любой хелпдеск должен обладать функциями ИИ, чтобы в будущем конкурировать на рынке. Было бы круто организовать открытую дискуссию о развитие хелдесков Присоединяйтесь к посту и расскажите свое видение Как считаете Copilot нужен в хелпдесках? Вы добавляете ИИ в ваш хелпдеск? Как планы на развитие хелпдеска в 2024? Я знаю что большинство пользователей не любит старых чат-ботов. Автомобиль раньше тоже был медленнее и не стабильнее лошади. Мы делаем новых умных чат-ботов чтобы быстрее решать ваши проблемы. Буду рад вашим ответам: - Расскажите о своем последнем опыте общения с ботом - Были ли случае когда бот хорошо ответил на ваши вопросы - Вы хотите знать что общаетесь с ботом или всё равно лишь бы дали нормальный ответ на ваш вопрос?

tomleto
Создаем самообучаемый чат-бот, используя LLM, Vector DB и парсер сайта

Создаем самообучаемый чат-бот, используя LLM, Vector DB и парсер сайта

Самая полезная и моя любимая площадка для DATA специалистов на русском – DataLearn. Я несколько раз хотел выступить на ней, но каждый раз стеснялся, поскольку очень плохо говорю (инвалид с детства – ДЦП) В этот раз нашёл силы преодолеть себя. Мы сделали классный проект в котором создаем самообучаемый чат-бот, используя большую языковую модель, Vector DB и парсер сайта. В итоге получается чат-бот который индексирует сайт и отвечает на вопросы по нему как человек. Все исходники в открытом доступе. Будем рады вашим лайкам и репостам в любых соц сетях. [![IMAGE ALT TEXT HERE](https://cms.wikibot.pro/uploads/Snimok_LLM_fcbd9d0d85.PNG)](https://www.youtube.com/watch?v=8IRKx3d7tZY) Исходники https://github.com/TomLetoAI/chat-example

tomleto
Пробуем Automatic.chat – сервис по созданию ИИ чат-бота по сайту

Пробуем Automatic.chat – сервис по созданию ИИ чат-бота по сайту

Сервисов, решающих задачу создания ИИ консультанта по базе знаний, становится все больше. Мы создаем сервис Wikibot — чат-бот с ИИ для поддержки клиентов. С учетом нашего опыта мы разберем самые интересные продукты и сервисы, представленные на рынке. Сравнение производится в августе 2023, функциональность сервисов постоянно изменяется, стоит это учитывать при прочтении статьи. Сегодня протестируем сервис automatic. chat и посмотрим его функционал. Поехали! ![Рисунок2-.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok2_90989a54c4.webp) Главная Пробуем создать ИИ чат-бота по нашей документации за 10 сек. Отмечу что на главной странице лендинга — создать бота. Если мы ориентируемся на помощь службе поддержки компаний, то тут более широкое применение: ориентация на знания по сайту. ![Рисунок3-.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok3_90e7362b35.webp) На портале очень удобный, анимированный мастер создания бота, который ведет пользователя по процессу. +1! ![Рисунок4-.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok4_f0dc81f31c.webp) Тарифные планы Не пакеты сообщений на месяц, а тарифные планы. Пока не понятно, что делать в случае, когда наступит лимит по диалогам. Тариф сопоставимый с нами стоит 149$. В Августе 2023 года наша цена около 80$. Но у нас сейчас цена за ответ, а тут за диалог. Можно говорить, что этот сервис клиентам выйдет дешевле. Семь дней триала. Удобно и понятно. +1. По-нашему опыту клиенты за 2-3 дня принимают решение будут они пользоваться сервисом или нет. «Удаляемый подвал» — вероятнее всего про рекламу чат-бота и ссылка на сервис. +1 ![Рисунок5--1536x983.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok5_1536x983_1e016b67d3.webp) Портал Выбор бота, текущий тариф по нему и понятная статистика по остаткам диалогов с ботом, меню, выбор тарифа, настройки и данные. Очень минималистичный дизайн. Ничего лишнего. ![Рисунок6-.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok6_5749c23ba9.webp) Кастомизация Сообщение при входе на сайт и приветственное сообщение при открытии диалога разделены. Отдельная настройка сообщения в поле для ввода. Картинка аватара. Сделана удобно и понятно. Показывать источники, как опция. Выглядят как кнопки в отдельном блоке после ответа. Раскраска ответа от бота в цвет по выбору пользователя. Удобно. Настройка кнопки вызова чата по размеру и цвету. Есть настройка системного сообщения. Видимо это часть «Промта«, которое помогает боту лучше работать на конкретном сайте. По умолчанию стоит такое: »Вы — полезный помощник с искусственным интеллектом. Ваша цель — любезно помочь клиентам ответить на любой вопрос, который у них возникает о нашем веб-сайте, используя предоставленный контекст. Если ответ не соответствует контексту, скажите только «Хм… я не знаю». Игнорируйте историю чата, если это не важно.» Нет настройки языка ответа. Скорее всего определяется язык вопроса и ответ формируется соответствующий. Добавил в системное сообщение фразу «Give me an answer in French» и получил ответ на французском. Это очень гибкий инструмент индивидуальной настройки бота. +1 ![Рисунок7-.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok7_08f6700ca4.webp) История сообщений Просмотр общений с ботом в виде выбора чата и отображения диалога, как его видел пользователь. Нет фильтров, даже поиска по сообщениям. Выгрузка истории разговоров в Excel. Просто лог вопросов и ответов. ![Рисунок8-.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok8_3305124066.webp) Настройка источников Возможность индексировать сайт в автомате, работать по файлу или выбирать конкретные ссылки и страницы. Кнопка обучить повторно. Нет опции автоматического переобучения чат-бота по расписанию. ![Рисунок9-.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok9_ed56e6f1ab.webp) Встраивание Скрипты для встраивания на сайт. Возможность кастомизации, различные варианты встраивания: в виде кнопки или отдельным окном. Возможность расшарить бота отдельной страницей по индивидуальной ссылке. ![Рисунок-10--1536x878.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok_10_1536x878_c42934d81e.webp) Запросы на новый функционал Запросы о пользователей по ошибкам и новому функционалу доступны с портала. Можно увидеть процесс разработки в реальном времени, доступна доска с задачами команды разработки. Тестируем ответы GPT ![Рисунок11-1-1.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok11_1_1_5da7f3ce84.webp) Информацию по сайту ищет, ссылки выдает верно. В заблуждение не вводит. ![Рисунок12-.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok12_d85a464e16.webp) Поиск по смыслу тоже работает. На сайте нет понятия “создатель”, но есть “основатель”. ИИ чат-бот сработал верно. ![Рисунок13-.webp](https://cms.wikibot.pro/uploads/Risunok13_6776042db2.webp) Под капотом GPT. Понимает и решает школьные задачи. Общий вывод. Работает. Получилось за 1 минуту создать ИИ чат-бота, который будет понимать вопросы и отвечать, выдавая ссылки на нужные документы. На что стоит обратить внимание и рассмотреть, как возможности: На первую страницу лендинга кнопка создать бота и сбор ссылки на документацию. Мастер создания бота с обучением и пояснением, как им пользоваться. Не пакеты ответов, а тариф. Это гораздо проще для клиента. Семь дней триала. Понятная для пользователя история Футер с информацией по нашему сервису, который удаляется на более дорогих тарифах. Свой чат, встраиваемый на сайт. Мы же интегрируемся с уже существующими популярными чатами. Системное сообщение для гибкой настройки ИИ под конкретного пользователя Автоматическое определение языка для ответа. Нет автоматического переобучения. Максимальная близость к пользователям и открытость в разработке. Сервис развивается вместе с клиентами.

tomleto
Чат-бот с ИИ,  для службы поддержки

Чат-бот с ИИ, для службы поддержки

## Идея По мнению основателя Microsoft - Билла Гейтса, ИИ-помощники, которые будут разработаны в скором будущем, изменят привычки и потребности пользователей настолько, что используемые ныне сервисы поиска, онлайн-ритейл и другие знакомые нам способы онлайн-взаимодействия изменятся до неузнаваемости и совсем не факт, что нынешние технологические гиганты выиграют эту новую гонку. «Вы никогда больше не зайдете на сайт поиска, вы никогда не зайдете на сайт продуктивности, вы никогда больше не зайдете на Amazon», — сказал он, описывая потенциальных виртуальных ассистентов. В этом году мы стали свидетелями того как Большие языковые модели (LLM, GPT) стали почти обязательным инструментом для аналитиков, разработчиков, дизайнеров, менеджеров. Большую часть жизни мы занимались созданием аналитических систем для бизнеса, поэтому захотелось дать бизнесу мощь GPT. ## Продукт У хороших сервисов обычно есть нормальная документация, но пользователи B2B продуктов зачастую предпочитают просто спросить у тех поддержки в чате чем искать решение самому. Большую часть времени тех поддержка продукта обычно завалена простыми вопросам, обсуждая это проблему с одним из клиентов мы нашли идею для продукта. WikiBot - Чат-бот с ИИ, который индексирует документацию по продукту и может отвечать на типовые вопросы клиентов в тех поддержку. Цель WikiBot - сделать простое решение которое позволяет компаниям сократить расходы на зарплату технической поддержки и уменьшить среднее время ожидания ответа. ## Как это работает? - Вы дает ссылку на документацию по продукту - WikiBot индексирует вашу документацию или сайт по продукту и затем отвечает на вопросы пользователей как человек. Под капотом ChatGPT или другая большая языковая модель. - Вы выбираете через какой интерфейс WikiBot будет общаться с пользователем. Сейчас доступны Telegram, Jivo, почта (скоро будет больше) - Когда пользователь задает вопрос, сначала с помощью семантического поиска в базе знаний находятся документы наиболее подходящие по смыслу, затем из найденных документов с помошью LLM формируется ответ. ## Что сделано в первый месяц жизни Наша команда впервые собралась и приняла решения делать продукт 29 мая 2023, так что нам всего один месяц!! Что мы сделали за это время: - Проработали идею, нашли аналоги на западе, проанализировали их. - Разработали сервис, сайт - Сделали пример чат-бота - [Помощник по Excel](https://t.me/Excel_WikiBot) - Сделали рассылку друзьям в linkedin и телеграм 200+ писем - Сделали почтовую рассылку по компаниям 250+ писем - в основном это ИТ сервисы которые уже используют чаты для тех поддержки пользователей - Разработали 3 пилота и выходим с этими компаниями на договор ## Что дальше? Хотим демократизировать ИИ, делая четкие инструменты быстро дающие отдачу даже в небольших компаниях. Проиндексировать Вашу документацию и подключить к ней чат-бота можно прямо сейчас у нас на сайте.

tomleto