Разбираем, как мы готовим бота к продакшену: собираем данные, обучаем на них, ставим защиту от галлюцинаций и метрики качества. Это не «включил модель и забыл» — нужен процесс, который учитывает бизнес-цели и нагрузку.
Мы начинаем с карты целей: что должен уметь бот (продажи, саппорт, сбор данных) и где мерить результат. Далее — подготовка базы знаний: чистим дубликаты, убираем старые версии документов, добавляем примеры диалогов. На этом этапе видны пробелы, которые закрываем вместе с командой клиента.
«Хороший бот — это не про LLM, а про процесс. Регламенты, мониторинг и быстрые правки важнее одной “самой умной” модели.»
После запуска включаем контроль качества: автоматические проверки на токсичность и безопасность, human-in-the-loop для сложных кейсов, алерты по росту эскалаций. Раз в неделю — релиз улучшений на основе реальных диалогов и гипотез.
Что обязательно включаем
- Анти-промты и фильтры для защиты бренда
- Слоты и интенты для точных ответов и действий
- Логи и метрики: CSAT, решение вопроса, эскалации
- Fallback-скрипты и чёткие маршруты к оператору
- Регулярные обновления базы знаний и сценариев
Итог: бот выходит в прод в срок, даёт предсказуемый результат и остаётся управляемым. Если хотите применить подход к вашему кейсу — приходите за демо, покажем на ваших данных.
Команда averixlab.ru
Мы пишем об опыте внедрения ИИ и ботов: показываем процессы, метрики и реальные кейсы клиентов.
Оставить комментарий