L2U InKnowledge

L2U InKnowledge — это no-code энтерпрайз решение, с помощью которого можно создать единую базу знаний для всей компании, хранить документы, обмениваться информацией, быстро находить нужные сведения.

InKnowledge позволяет:

• Создавать независимые порталы в рамках общего пространства. Например, базы знаний для клиентов и партнёров, HR-департамента, отдела продаж или службы клиентской поддержки. В каждом разделе можно заложить свою логику классификации документов, правила работы с контентом, настроить поисковой механизм и права доступа.
• Формировать категории и разделы для контента, создавать иерархические каталоги документов — реализовать систему, которая будет поддерживать и улучшать существующий опыт компании в работе с информацией, а не перестраивать его.
• Использовать мощный WYSIWYG-редактор для создания контента разного типа: документы, списки, инструкции. Добавлять на страницы картинки, видео, ссылки на другие материалы, код, диаграммы, добавлять данные из других источников через iframe, создавать интерактивные пошаговые инструкции.
• Создавать пошаговые скрипты для сотрудников клиентской поддержки, колл-центра или отдела продаж. С помощью конструктора скриптов можно разработать инструкцию или алгоритм, который менеджер будет использовать при взаимодействии с клиентом: в зависимости от ответа собеседника конструктор автоматически предложит следующий шаг.
• Редактировать документы вместе с коллегами в онлайн-режиме с логированием правок — всегда понятно, кто из сотрудников внёс то или иное изменение.
• Оставлять комментарии, давать обратную связь по документам, которую увидят и учтут редакторы контента.
• Гибко управлять ролями и правами доступа, учитывая требования информационной безопасности.

Дизайн системы

Внешний вид Базы знаний и пространств настраивается с помощью виджетов. В InKnowledge есть набор тем оформления, вариантов внешнего вида главной и внутренних страниц. При этом платформу можно максимально кастомизировать, в том числе под фирменный стиль компании.

Возможности поиска

У InKnowledge поиск, который позволяет в пару кликов найти нужный материал. Классический полнотекстовый поиск ведётся по заголовкам и альтернативным названиям, содержимому документа, работает с любыми типами файлов: PDF, картинки, видео. На поиске учитываются синонимы, раскладка и опечатки в тексте.

Уточнить и сузить результаты поиска можно с помощью фильтров в системе. Фильтрация доступна по разделам, категориям и подкатегориям документов. Также можно использовать дополнительные атрибуты: теги, авторы контента, сроки добавления в систему, тип документа.

Базу данных для поиска можно ограничить витринами. Это разделы с информацией, посвящённые конкретному направлению. Например, можно создать витрину для HR-подразделения, бухгалтерии, отдела маркетинга. Тогда сотрудник вместо того, чтобы искать нужные сведения по всей базе знаний, будет обращаться только в нужный ему раздел.

Доступна функциональность Быстрых ответов, которые также учитывает поисковый механизм. Они используются, когда запрос предполагает конкретный и чёткий ответ, а не список ссылок на документы.

Инструменты ИИ в Базе знаний:

• LLM-коннектор позволяет подключать к порталу любые языковые модели без привязки к конкретному поставщику. Компания может тестировать разные LLM, сравнивать результаты и выбирать модель, которая лучше всего подходит для её сценариев. Если требования бизнеса изменятся, модель можно заменить без перестройки всей системы.
• Встроенный RAG-модуль учитывает, как информация организована и хранится в базе знаний. Это помогает ИИ подбирать источники для ответа и снижает риск использования нерелевантных материалов.

Модуль обеспечивает несколько важных возможностей:

• Базовый промпт, который можно задавать для всей платформы, а также отдельно для конкретного сайта или тематического раздела. Благодаря этому ИИ может по-разному работать в HR-разделе, базе знаний для технической поддержки или клиентском портале.
• Работа с контекстом. Для подготовки ответа ИИ может использовать весь массив базы знаний, отдельную тематическую подборку или конкретный документ. Чем точнее ограничена область поиска, тем выше вероятность получить релевантный ответ и тем ниже риск галлюцинаций со стороны модели.
• Учёт прав доступа. RAG-модуль учитывает ролевую модель и политики безопасности. При обработке запроса ИИ обращается только к тем материалам, которые доступны конкретному пользователю. Сотрудник не сможет получить через помощника информацию из закрытого раздела, даже если сформулирует соответствующий вопрос.

Встроенный ИИ-помощник отвечает на вопросы пользователей на основе нескольких источников одновременно и при этом учитывает права доступа каждого сотрудника или клиента.

Возможности помощника:

• Анализирует релевантные материалы, сопоставляет информацию из разных источников и формирует понятный ответ с учётом заданного базового промпта.
• Сохраняет контекст диалога, поэтому пользователь может задавать уточняющие вопросы и не повторять исходные вводные.
• Добавляет ссылки на документы, на которых основан ответ. Это позволяет быстро проверить информацию или изучить тему подробнее.
• Поддерживает разные сценарии общения. Например, можно настроить отдельного помощника для внутренних сотрудников и отдельного — для клиентов.
• Работает в разных интерфейсах: внутри платформы, в привычных мессенджерах, включая Telegram и MAX, а также через API и другие интеграционные механизмы для внешних систем.

Суммаризатор помогает быстрее работать с объёмными и сложными материалами. Он автоматически выделяет главное из документа и формирует краткое содержание в поле «Аннотация».

Такой инструмент полезен и пользователям, и редакторам базы знаний. Сотрудник может быстро понять, о чём документ, и решить, нужно ли изучать его полностью. Контент-менеджер — подготовить краткое описание материала без ручной обработки большого объёма текста.

Настройки ролей дают возможность контролировать доступ к материалам в базе знаний как для внутренних сотрудников компании, так и для внешних пользователей. Например, можно создать отдельный портал для клиентов или подрядчиков, которые не будут иметь доступа к конфиденциальной информации и не смогут редактировать материалы. Однако на этом сайте они смогут узнать цены на услуги, местоположение офиса компании и оставить заявку.

На поиске — как в классическом механизме, так и с применением ИИ, политики доступа также учитываются. Алгоритм не покажет пользователю данные, к которым он не должен иметь доступ. Точно также ИИ для подготовки ответа на запрос не будет использовать документы, которые пользователю не доступны.

Интеграция

К базе знаний можно подключить любые внешние сервисы: CRM-систему, таск-менеджер, сервис автоматизации маркетинга, сайты, мобильные приложения. Чат-боты и голосовые помощники могут использовать базу знаний как источник информации для ответов пользователям, при этом не нужно создавать и вести отдельную базу знаний для помощников. Информация, которую получают сотрудники, клиенты и боты будет точной и единообразной.

Улучшение клиентского сервиса

Если в компании нет единой базы знаний для службы поддержки клиентов, можно использовать InKnowledge в качестве такой системы: подключив различные сервисы к платформе, создать единое рабочее место оператора, включающее интерфейсы для телефонии, CRM-систем и систем Service Desk, а также скрипты разговоров и виртуального ассистента.

Ещё один полезный инструмент в платформе InKnowledge — суфлер-помощник оператора. Он помогает в процессе клиентского обслуживания, предоставляя подсказки по ответам на вопросы клиентов и учитыва