Как обучить ИИ-агента на своих документах, чтобы он не придумывал цены

Обучить ИИ-агента на своих документах — значит дать ему базу знаний: прайс, условия доставки, регламенты и сайт компании. Агент ищет в ней в момент ответа и отвечает по найденному, поэтому называет вашу цену, а не правдоподобную. Переобучать саму нейросеть для этого не нужно, достаточно загрузить материалы.

Ниже — почему чат-боты вообще придумывают цены, как устроена база знаний ИИ-агента, что в неё загрузить в первую очередь, как проверить, откуда взялся ответ, и чего база знаний пока не умеет. Разбор на примере салона кухонь, но порядок тот же для любого бизнеса, где клиенты спрашивают про цены и условия.

Почему чат-бот придумывает цены

Языковая модель умеет писать правдоподобный текст, но не знает ваш прайс. Если чат-боту не дали источника, на вопрос «сколько стоит сборка кухни» он ответит так, как обычно отвечают в интернете: назовёт среднюю цену по рынку, уверенно и без оговорок. Это и называют галлюцинацией нейросети.

Опасна не сама ошибка, а тон. Клиент не отличает выдуманную цифру от настоящей, записывает её и приходит с ней к менеджеру. Дальше два плохих варианта: уступить в цене или спорить с клиентом о том, что «бот ошибся». Оба стоят дороже, чем честное «уточню у коллег».

Первое, что обычно пробуют, — вписать цены прямо в инструкцию бота. Это работает, пока цен десять. Когда их двести, а к ним добавляются условия доставки, рассрочки и гарантии, инструкция превращается в свалку. Правильнее разделить: инструкция задаёт правила поведения, а факты лежат отдельно, в базе знаний.

База знаний для ИИ-агента: зачем она вместо переобучения

В бизнесе под обучением агента обычно понимают не переобучение модели, а базу знаний. Модель остаётся общей, а знания о вашей компании лежат рядом: файлы, тексты и страницы сайта. Когда клиент задаёт вопрос, агент ищет в базе подходящие фрагменты и отвечает по ним. В технической литературе этот подход называют RAG.

Ищет агент по смыслу, а не по точным словам. Клиент пишет «во сколько обойдётся монтаж», а в базе материал называется «Сборка и подключение», — агент всё равно найдёт нужное. Когда искать, он решает сам: на приветствие искать нечего, а на вопрос о цене — есть что.

Отсюда же главное ограничение. О вашем бизнесе агент знает то, что лежит в базе и в инструкции, и сам на переписке не учится. Чтобы на вопрос без ответа в базе он не угадывал, в инструкции пишут правило «нет ответа в базе — не называй цифр, зови менеджера», а передачу человеку заводят функцией. Новое знание появляется только тогда, когда вы добавили материал.

Чем такой агент отличается от чат-бота с кнопками, разобрано отдельно — в статье ИИ-агент или чат-бот для сайта. Здесь — только про знания.

Как обучить ИИ-агента на своих документах: три шага

Порядок — по совету из справки продукта: сначала сайт, потом то, чего на сайте нет. Третий шаг — разделы и подписи, которые помогают агенту находить нужное.

Шаг 1. Дайте адрес сайта

Сайт — самый быстрый способ наполнить базу знаний. Агент проходит по страницам и делает каждую отдельным материалом. По умолчанию он берёт до 50 страниц и уходит на глубину трёх переходов от главной; оба ограничения можно поменять перед сканированием.

Всё, что агенту не нужно, исключается целой веткой. Например, блог: статьи трёхлетней давности со старыми ценами только запутают. Правило «всё, что начинается с /blog/» действует и на страницы, которые появятся потом. Так же агент читает публичную группу ВКонтакте и открытый Telegram-канал.

Шаг 2. Загрузите прайс и документы

Дальше то, чего на сайте нет: прайс в Excel, договор и условия в PDF, регламенты в Word. Поддерживаются PDF, DOC, DOCX, XLSX, TXT, CSV и MD, до 20 МБ каждый файл, можно сразу пачкой. Каждый файл становится отдельным материалом, оригинал сохраняется и его можно скачать.

Прайс в XLSX агент читает построчно, в виде «Колонка: значение». Поэтому названия колонок важнее оформления: «Услуга», «Цена, ₽», «Срок» агент поймёт, а цвет и заливка в такую строку не попадают. Объединённые ячейки лучше разбить, чтобы у каждой строки было своё значение. То, что удобнее набрать, добавляется текстом вручную: ответы на частые вопросы, условия акции.

Шаг 3. Разложите по разделам и подпишите

Разделы работают как папки: «Цены», «Доставка», «Гарантия». Их названия агент видит вместе с текстом, поэтому файл «Цены» внутри раздела «Сборка» он поймёт правильно, даже если в самом файле одни цифры.

У каждого материала есть комментарий — то, чего нет в тексте. «Цены без НДС», «только для новых кухонь», «акция до конца месяца». Агент видит комментарий вместе с каждым найденным фрагментом, и это самый дешёвый способ уберечь его от ошибки в условиях.

Ещё один совет из справки продукта: один материал — одна тема. Агент ищет фрагментами, и отдельный файл «Условия доставки» найдётся лучше, чем те же условия на тридцатой странице договора.

Какие документы загрузить ИИ-агенту: чек-лист

Начинать стоит с того, о чём клиенты спрашивают чаще всего. Самый быстрый способ это узнать — выгрузить вопросы из чата и мессенджеров за последний месяц и посмотреть, на что менеджеры отвечают по десять раз в день.

Что загрузить	На какие вопросы агент ответит	Как подготовить
Прайс	«сколько стоит», «есть ли дешевле»	XLSX с понятными названиями колонок
Условия доставки и оплаты	«привезёте ли», «можно ли в рассрочку»	отдельным материалом, не внутри договора
Гарантия и возврат	«что если сломается», «можно ли вернуть»	коротким текстом своими словами
Ответы на частые вопросы	всё, что менеджеры повторяют каждый день	текстом вручную, вопрос и ответ
Описания товаров и услуг	«чем отличается», «что входит»	страницы сайта или файл
Акции	«есть ли скидка»	с комментарием о сроке действия
График и адреса	«когда работаете», «куда приехать»	одной страницей или текстом
Оптовые условия	«какая цена от десяти штук»	отдельным разделом, чтобы скрыть от розничного агента

Чего не хватает, покажут диалоги. Если в инструкции есть правило звать менеджера, а передача настроена функцией, вопросы без ответа в базе окажутся среди диалогов, переданных человеку, и по ним видно, какого материала не хватает. Это полезный побочный эффект: те же вопросы клиенты задавали и раньше, просто их никто не собирал.

Как проверить, откуда агент взял ответ

Проверять ответы агента нужно не на вкус, а по источнику. В «Диалогах» под каждым ответом видно, какие материалы агент открыл, а для страниц сайта он приводит настоящий адрес страницы. Если клиенту названа цена, за секунду видно, из какого файла она взялась.

До запуска на клиентах агента проверяют в тестовом чате. Возьмите десять настоящих вопросов из прошлой переписки и задайте их агенту. Смотреть стоит на две вещи: верна ли цифра и есть ли под ответом нужный материал. Материалы видно в «Диалогах»: тестовая переписка лежит там с каналом «Тестовый чат».

Если ответ неверный, почти всегда дело в материале, а не в агенте: цена устарела, условие спрятано в длинном документе, у прайса нет подписи «без НДС». Правится материал, а не инструкция. База знаний ИИ-агента обновляется быстро: новый материал обычно индексируется за секунды, большие файлы — за минуты.

Как скрыть от агента то, что клиенту знать не нужно

База знаний общая на компанию, но у каждого агента свой доступ. От конкретного агента можно скрыть раздел или сайт целиком. Пример из справки: у компании два агента, для розницы и для опта, и раздел «Оптовые цены» скрыт от розничного — он никогда не назовёт клиенту оптовую цену.

Скрывается раздел целиком, вместе со всем вложенным; отдельный файл или отдельную страницу сайта скрыть нельзя. Поэтому раскладывать материалы по разделам стоит сразу с оглядкой на доступ: всё, что должен видеть только один агент, — в свой раздел.

И простое правило для всего остального: что лежит в открытой агенту части базы, то агент может пересказать клиенту. Внутренние наценки, закупочные цены и переписку с поставщиками в базу знаний не кладут вовсе.

Чего база знаний пока не умеет

Честные ограничения, чтобы не наткнуться на них после запуска. PDF-скан без текстового слоя агент не прочитает: распознавания сканов нет, кабинет прямо скажет, что текста в файле не нашлось. Такой документ проще выгрузить заново в текстовый PDF или набрать ключевые условия вручную.

Сайт по расписанию не обновляется. Поменяли цены на сайте — нажмите «Обновить», и агент пройдёт по страницам заново. Сайты, которые целиком рисуются скриптами в браузере, могут оказаться для сканера пустыми.

Текстовый материал нельзя отредактировать: устаревший удаляют и добавляют заново. Для файлов то же самое — загрузить новую версию, старую удалить.

Итог: база знаний агента по шагам

Научить агента отвечать по вашим документам — значит собрать базу знаний, а не переобучать нейросеть. Начните с адреса сайта и исключите блог. Загрузите прайс в XLSX с понятными колонками, условия доставки и гарантии — отдельными материалами. Разложите всё по разделам и подпишите комментариями то, чего нет в тексте. Проверьте агента в тестовом чате на настоящих вопросах клиентов и по каждому ответу посмотрите, из какого материала он взят.

Собрать ИИ-агента по своему сайту и проверить его ответы в тестовом чате можно бесплатно — канал для этого подключать не нужно.

Частые вопросы про базу знаний ИИ-агента (FAQ)

Как обучить ИИ-агента на своих данных?

Загрузить данные в базу знаний: дать адрес сайта, добавить файлы — прайс, договор, регламенты в PDF, Word или Excel до 20 МБ — и тексты вручную. Агент ищет по базе в момент ответа и отвечает по найденному. Переобучать модель не нужно, новые знания появляются, как только материал проиндексирован.

Почему чат-бот придумывает цены и как это исправить?

Модель без источника пишет правдоподобный ответ, а не ваш. Исправляется это базой знаний: прайс и условия загружают отдельными материалами, а под каждым ответом агента в кабинете проверяют, из какого материала взята цифра. Чтобы без источника агент не угадывал, в инструкции пишут «нет ответа в базе — зови менеджера», а передачу человеку настраивают функцией.

Какие документы загрузить в базу знаний чат-бота?

В первую очередь прайс, условия доставки и оплаты, гарантию и возврат, ответы на частые вопросы и описания услуг. Лучше по одному материалу на тему: агент ищет фрагментами, и отдельный файл про доставку найдётся лучше, чем та же информация внутри длинного договора.

Может ли чат-бот отвечать по документам в PDF?

Да, если в PDF есть текстовый слой. Агент извлекает из файла текст и ищет по нему. Скан без текстового слоя агент не прочитает: распознавания сканов нет. Такой документ стоит пересохранить в текстовый PDF или набрать главное вручную.