Sekret doskonałej komunikacji tkwi w danych! Przewodnik o przygotowaniu bazy wiedzy dla chatbotów AI.

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji zmieniają sposób, w jaki wyszukujemy informacje i komunikujemy się z markami. Podobnie jak w przypadku silników, ich efektywność zależy od wysokiej jakości „paliwa”, czyli danych. Im wyższa jakość danych, tym większa zdolność chatbota do rozumienia języka naturalnego, odpowiadania na pytania w sposób wyczerpujący i angażowania użytkowników w satysfakcjonujące interakcje.

W tym artykule przedstawiamy kluczowe wskazówki dotyczące przygotowania danych i budowy bazy wiedzy dla chatbotów opartych na AI.

Zdefiniuj cele i wyznacz kierunek

Najważniejszym krokiem przy budowie efektywnej bazy wiedzy jest określenie celów. Podstawą jest zrozumienie problemu, który poprzez wdrożenie chatbota chcesz rozwiązać, oraz sprecyzowanie oczekiwanych rezultatów. Pomogą ci w tym odpowiedzi na poniższe pytania:

  • Główny cel: Jaki jest główny cel chatbota? (np. wsparcie klienta, automatyzacja customer service, wsparcie pracowników)
  • Oczekiwane rezultaty: Co chcesz osiągnąć? (np. skrócenie czasu odpowiedzi na zapytania, poprawa satysfakcji klientów, określony procent automatyzacji zadań)
  • Grupa docelowa: Kto będzie korzystał z chatbota? (np. istniejący klienci, potencjalne leady, pracownicy)

Określenie celów pomaga w odpowiednim doborze danych i materiałów merytorycznych do bazy wiedzy.

Zbuduj bazę wiedzy

Mając jasno określony cel i oczekiwane rezultaty, czas zebrać materiały merytoryczne do budowy dedykowanej bazy wiedzy. Materiały te mogą obejmować różnorodne rodzaje i źródła danych takie jak:

  • Feedy produktowe: Informacje o produktach lub usługach, w tym specyfikacje, funkcjonalności, ceny, FAQ itp. Dzięki nim chatbot będzie w stanie udzielać dokładnych i wyczerpujących odpowiedzi na zapytania dotyczące twoich produktów.
  • Instrukcje i przewodniki: Szczegółowe przewodniki, samouczki, instrukcje obsługi, które chatbot może wykorzystać do pomocy użytkownikom w samodzielnym rozwiązaniu problemów.
  • Terminologia branżowa: Specjalistyczne słownictwo, które pozwala na płynną komunikację z użytkownikami, zrozumienie niuansów języka i poprawne używanie określeń branżowych.
  • Insighty konsumenckie: Analiza ankiet satysfakcji i dotychczasowych interakcji z klientami w celu identyfikacji powtarzających się zapytań i problemów z którymi borykają się klienci. Pozwala to na dostosowanie odpowiedzi chatbota do realnych potrzeb użytkowników.

Dobierz odpowiednie formaty danych

Zastosowanie odpowiednich formatów danych to kluczowy czynnik wpływający na sukces chatbotów opartych na sztucznej inteligencji. Poniżej znajdziesz listę formatów najlepiej dostosowanych do chatbotów opartych na AI:

  • Formaty tekstowe: W przypadku dokumentów tekstowych formaty łatwe do odczytania przez AI to .docx lub .doc. Ekstrakcja informacji z PDF-ów może być problematyczna ze względu na zróżnicowane sposób osadzenia treści np. w formie obrazów czy grafik wektorowych. Chociaż AI może wyodrębnić tekst z obrazów za pomocą OCR (Optical Character Recognition), złożone układy, kolumny, nieregularne formatowanie lub treści bogate w obrazy mogą utrudniać zrozumienie kontekstu. 
  • Feedy produktowe: Upewnij się, że baza produktów jest przygotowana w formacie przyjaznym dla AI (XML, JSON, CSV). W przypadku częstych zmian produktowych możemy ją regularnie aktualizować, aby chatbot miał dostęp do bieżących danych.
  • Bazy danych: Nasza platforma integruje się z bazami poprzez BigQuery, umożliwiając bezproblemowe wyodrębnianie danych.
  • Strony internetowe: Chociaż pobieranie informacji z witryn internetowych do bazy wiedzy jest możliwe, formaty tekstowe oferują większą niezawodność, szczególnie w przypadku planowanych zmian w wyglądzie strony. Strony różnią się strukturą HTML, co może utrudniać automatyczne wyodrębnienie istotnych treści. Niespójne tagowanie lub zagnieżdżone elementy mogą wymagać skomplikowanych technik parsowania, wydłużając proces pozyskiwania informacji.
  • Systemy CRM: Integrujemy się z systemami CRM, aby pobierać z nich informacje. Dane z tych systemów mogą być przydatne w przypadku chatbotów, których celem jest obsługa klienta – zwłaszcza w zastosowaniach e-commerce.

Odpowiednie formatowanie danych zapewnia szybkie i efektywne uzyskiwanie dostępu do informacji, a co za tym idzie optymalną wydajność i lepsze wrażenia dla użytkowników.

Zapewnij jakość danych i unikaj uprzedzeń

Wysokiej jakości dane są podstawą niezawodności chatbotów opartych na AI. Proces walidacji danych obejmuje szereg istotnych kroków:

  • Usuwanie duplikatów i błędów: Zidentyfikuj błędy, nieścisłości i usuń duplikaty danych, aby uniknąć niespójności i błędnych interpretacji w odpowiedziach chatbota.
  • Brakujące dane: Zaadresuj braki w danych, uzupełniając je wiarygodnymi informacjami lub dostosowując zbiór danych do brakujących wartości. Upewnij się, że dane są spójne pod względem formatu, aby ułatwić ich przetwarzanie i analizę.
  • Identyfikacja uprzedzeń: Identyfikacja i rozwiązywanie potencjalnych uprzedzeń w danych, które mogłyby prowadzić do dyskryminujących lub niesprawiedliwych odpowiedzi od chatbota. Przykładem tego typu dyskryminacji może być chatbot do obsługi klienta, który priorytetyzuje rozwiązywanie problemów dla określonego segmentu klientów.

Zróżnicowane zbiory danych, reprezentujące różne grupy użytkowników i perspektywy, pozwolą zapewnić obiektywne i bezstronne odpowiedzi.

Baza wiedzy w platformie KODA – przykładowa tematyka materiałów

Postaw na kategoryzację

Organizacja danych jest kluczowa dla zapewnienia płynnej i efektywnej obsługi użytkowników. Zorganizuj swoje dane na wzór biblioteki – odpowiednia kategoryzacja pozwala szybko znaleźć i wykorzystać właściwe informacje podczas udzielania odpowiedzi na zapytania. Oto kilka technik, które warto wykorzystać na tym etapie:

  • Kategoryzacja tematyczna: Grupowanie danych według tematyki – przykładowo dane dla chatbota bankowego mogą posiadać kategorie takie jak „zarządzanie kontem”, „wnioski kredytowe” i „bezpieczeństwo”. To pozwala na szybkie wyszukiwanie najbardziej trafnych informacji.
  • Organizacja na podstawie intencji: Klasyfikowanie danych na podstawie intencji użytkownika polega na grupowaniu informacji w zależności od oczekiwanego wyniku zapytania. Na przykład „rozwiązywanie problemów” lub „porównanie produktów”. Pozwala to na przewidywanie potrzeb użytkowników i dostarczanie im sprecyzowanych odpowiedzi.
  • Kolejność chronologiczna lub kontekstowa: Organizowanie danych na podstawie chronologii lub schematu konwersacji. Przykładowo: informacje posprzedażowe mogą być kategoryzowane chronologicznie od potwierdzenia zakupu. Podobnie odpowiedzi dotyczące rezerwacji lotu mogą być pogrupowane według etapów podróży – od informacji o wymiarach bagażu po informacje o odlocie. Organizacja kontekstowa pozwala utrzymać naturalny tok konwersacji.

Upraszczaj informacje

Chatbot jest tak skuteczny, jak dane, na których jest szkolony. Poniższe wskazówki pomogą  zapewnić wysoką jakość danych, a co za tym idzie, bardziej efektywną komunikację z użytkownikami.

  • Jasność i zwięzłość: Unikaj technicznej terminologii i skomplikowanych zdań, których użytkownicy mogą nie rozumieć. Wyrażaj się w sposób zrozumiały unikając zbyt długich opisów. Wyobraź sobie, że tłumaczysz skomplikowany temat komuś, kto nie jest zaznajomiony z dziedziną.
  • Upraszczenie złożoności: Dziel skomplikowane zagadnienia na łatwiejsze do przyswojenia części.
  • Skupienie na użytkowniku: Zawsze stawiaj użytkownika na pierwszym miejscu i dostosuj sposób komunikacji do jego potrzeb. Skup się na informacjach, które bezpośrednio odpowiadają na pytania i potrzeby grupy docelowej. Unikaj niepotrzebnych szczegółów.

Testowanie i optymalizacja

Przygotowanie danych to ciągły proces. W KODA.AI nieustannie testujemy odpowiedzi naszych chatbotów na podstawie dostarczonych przez klientów danych. Analizujemy wydajność, identyfikujemy obszary wymagające poprawy i udoskonalamy dane. Kluczowe strategie testowania obejmują:

  • Testowanie scenariuszy: Opracowujemy scenariusze testowe, które symulują rzeczywiste interakcje z użytkownikami. Pomaga to zidentyfikować luki w danych i obszary, w których chatbot może mieć trudności z odpowiedzią.
  • Opinie użytkowników: Zbieramy opinie od rzeczywistych użytkowników na temat ich doświadczeń. Dzięki temu możemy zidentyfikować silne i słabe strony danej implementacji oraz dostosować chatbota do rzeczywistych potrzeb i oczekiwań użytkowników.
  • Testy A/B dużych modeli językowych: Wykorzystujemy testy A/B do porównywania odpowiedzi generowanych przez różne modele językowe, takie jak Claude od Anthropic czy GPT-4o od OpenAI. To podejście pomaga nam dobrać odpowiedni model językowy do specyfiki i celów biznesowych danego chatbota.

Podsumowanie

Najlepsze chatboty czerpią siłę z dobrze przygotowanych danych. Inwestując czas w odpowiednie przygotowanie kompleksowej bazy wiedzy, zyskujesz pewność, że Twój chatbot będzie działał nie tylko mądrzej, ale i efektywniej.

UMÓW DEMO

dowiedz się jak nasza technologia może zoptymalizować Twoje procesy biznesowe