База знаний — основа умного бота. Структурируйте FAQ, инструкции, скрипты продаж. RAG подтягивает релевантные фрагменты в ответ. Дообучение на своих диалогах улучшает тон и точность. Качество данных = качество ответов.
Формат: вопрос-ответ или структурированные документы. Чем чётче формулировки, тем лучше бот находит нужное. Избегайте противоречий в документах.
RAG работает так: запрос пользователя → поиск похожих фрагментов в базе → передача в модель → ответ. Обновляйте базу при изменении продукта или процессов. Регулярный аудит раз в квартал.
Формат документов: структурированный текст, таблицы, списки. Избегайте противоречий — один и тот же факт не должен быть описан по-разному в разных местах. Разбивайте длинные документы на смысловые блоки для точного поиска.
Дообучение на реальных диалогах улучшает тон и точность ответов. Отмечайте хорошие и плохие ответы — модель учится на разметке. Начните с 50–100 пар вопрос-ответ из истории поддержки. Качество входных данных важнее объёма: лучше 100 актуальных, чем 1000 устаревших.
Векторизация документов для поиска: embedding-модели преобразуют текст в числовые векторы. При запросе ищутся ближайшие по смыслу фрагменты. YandexGPT и GigaChat поддерживают RAG через Yandex Cloud и API. Размер контекста ограничен — выбирайте самые релевантные фрагменты. Регулярно проверяйте актуальность документов — устаревшая информация в ответах бота подрывает доверие клиентов. Версионируйте базу при крупных обновлениях.