Чек-лист выбора формата базы знаний

Чтобы бот отвечал точно и по делу, ему нужен доступ к информации. На платформе Савви есть два ключевых инструмента: Таблицы и База знаний. Они не взаимозаменяемы, но дополняют друг друга.

Ниже — подробный разбор каждого инструмента, чтобы вы могли принять взвешенное решение.

Чек-лист для быстрого выбора

Прежде чем углубляться в детали, ответьте на три вопроса:

1. Мои данные строго организованы в столбцы (как в Excel) или это связный текст?

• Столбцы → Таблицы

• Текст → База знаний

1. Информация обновляется каждый день/час или статична неделями?

• Часто → Таблицы

• Редко → База знаний

1. Бот должен искать точное совпадение (например, артикул) или понимать смысл вопроса?

• Точный поиск → Таблицы

• Смысловой поиск → База знаний

Таблицы: для точных данных, которые живут своей жизнью

Представьте, что ваши данные — это идеально организованный склад с пронумерованными ячейками. Здесь всё разложено по полочкам: строки и столбцы. Этот инструмент незаменим, когда критична точность и актуальность конкретных значений.

В таком случае нужно использовать Таблицы.

Когда это ваш выбор:

• Жёсткая структура: Ваши данные изначально существуют в виде таблиц: номенклатура товаров, многостраничные прайс-листы, сетки расписаний, списки филиалов с адресами и телефонами.

• Динамические изменения: Информация устаревает молниеносно. Сегодня цена одна, завтра — другая. Товар появился в наличии или закончился. Боту всегда нужна самая свежая цифра, и точечное обновление в таблице решает эту задачу идеально.

• Поиск по ключу: Клиент ищет не «что-то расслабляющее», а конкретный «артикул 1234» или хочет узнать цену на услугу «Стрижка модельная». Бот должен найти точное, а не наиболее похожее по смыслу совпадение.

Источники данных: Вы загружаете информацию в виде файлов CSV, XLS или напрямую подключаете Google Sheets.

Как это работает:

В отличие от Базы знаний, просто загрузить файл недостаточно. Таблица — это пассивное хранилище. Чтобы бот начал с ним взаимодействовать, нужно создать «интерфейс» — специальную функцию (например, suvvy_product_price_table).

Вы прописываете в промпте (инструкции) бота правило: «Если клиент спрашивает про цену или наличие товара, вызови функцию suvvy_product_price_table для поиска информации».

Вы прописываете в промпте (инструкции) бота правило: «Если клиент спрашивает про цену или наличие товара, ты обязан использовать функцию suvvy_product_price_table для поиска информации».

Подробнее о настройках раздела Таблицы можно прочитать тут.

База знаний: для понимания смысла и контекста

Базу знаний можно сравнить с библиотекой или опытным консультантом, который прочитал все документы компании и понимает их суть. Этот инструмент предназначен для работы с текстовой, описательной информацией, где важен общий смысл, а не поиск по идентификатору.

Когда это ваш выбор:

• Преимущественно текст: У вас есть подробные инструкции, описания услуг, регламенты, ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ), политики компании.

• Редкие обновления: Документация по продукту, юридические оговорки или концепция сервиса не меняются каждый день.

• Смысловой поиск: Клиент спрашивает: «Как мне вернуть заказ, если я повредил упаковку?» или «Какие у вас есть программы для новичков?». Бот должен не найти ключевые слова «возврат» и «упаковка», а понять контекст, найти релевантный фрагмент в инструкции по возвратам и дать осмысленный ответ, даже если формулировка вопроса отличается от текста в документе.

Источники данных: Готовые файлы (PDF, DOCX, TXT) или текст, добавленный вручную в виде пар «вопрос-ответ».

Как это работает:

Вы загружаете файлы в соответствующий раздел, и на этом ваша техническая настройка заканчивается. Платформа автоматически обрабатывает документы и строит так называемый «векторный поиск». Бот самостоятельно, по смыслу запроса пользователя, будет находить и извлекать подходящие кусочки текста из загруженных материалов.

В Прямых вопросах иногда требуется прописать вызов файла через функцию get_file_text, если бот не соотносит название файла и ситуацию по контексту, которая наступает в диалоге, при которой этот файл может быть вызван (или название не может быть точно соотнесено по смыслу, например при смене этапа сделки в срм).

Подробнее о настройках раздела Прямые вопросы можно прочитать тут.

Обратите внимание: инструкция бота ничем не ограничена и, как в случае с прямыми вопросами, бот может обращаться к функции поиска по большим массивам данных, например: «Get all the information about product using the function search_in_knowledge_base».

Подробнее о настройках раздела Большие файлы можно проситать тут.

Практический пример: Спа-салон на распутье

Как понять, в какой раздел лучше загрузить информацию:

Предположим, у вас есть Excel-файл с тремя столбцами: «Название программы», «Описание» и «Цена». Как с ним быть? Ответ зависит от приоритетов:

• Сценарий 1: Важно продать впечатление. Если клиенты выбирают программу по описанию («хочу что-то для релакса и снятия стресса»), то несухой поиск по цене здесь не поможет. В этом случае правильным решением будет «раскассировать» таблицу. Превратите каждую строку в отдельный текстовый файл или запись в Базе знаний, где название и описание станут связным текстом. Так бот сможет эффективно подбирать программу по смыслу запроса.

• Сценарий 2: Важна точность и динамика. Если это технический прайс для администраторов с меняющимися ценами, и запросы звучат как «Цена на программу А-123», то это классическая задача для Таблиц. Оставьте файл как есть, настройте функцию и пропишите её вызов в инструкции. Цену в любой момент можно будет изменить в таблице, и бот сразу начнет выдавать актуальные данные.