Обработайте в 3 раза больше обращений без увеличения штата
Создайте службу «единого окна» для поддержки сотрудников
Обеспечьте выполнение SLA и повышайте NPS без увеличения штата
ИИ-агент поддержки для вендоров сложных ИТ-продуктов
ИИ-помощник для подготовки коммерческих предложений
RAG-системы на арене: протестировали 5 популярных решений на реальных данных
ИИ не отменил рынок готового ПО. Разбираемся, почему готовые решения остаются востребованными. Читать статью →
Блог платформы AutoFAQ
Обновления AutoFAQ: релиз 5.12.0 и релизы 5.11.9, 5.11.10
В релизе 5.12.0 добавили распознавание изображений во входящих сообщениях и уведомления о подготовке ответа Xplain, новую панель для анализа ошибок бота, а также доработали отчёты и историю запросов.
В релизах 5.11.9 и 5.11.10 обновили интерфейс страниц настроек, добавили возможность цитирования в виджете, комментарии в MAX, а также загрузку XLSX-файлов для Xplain.
В релизах 5.11.9 и 5.11.10 обновили интерфейс страниц настроек, добавили возможность цитирования в виджете, комментарии в MAX, а также загрузку XLSX-файлов для Xplain.
Содержание
Распознавание изображений во входящих сообщениях
Реализовано автоматическое распознавание изображений, приложенных пользователем к входящему сообщению.
Настройка автоматического распознавания изображений
Если пользователь прикладывает изображение к сообщению, сервис распознаёт его до передачи запроса боту, добавляет результат распознавания в текст запроса и затем передаёт запрос Xplain.
Поддерживаются файлы форматов JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF, WebP и PDF. Многостраничный PDF преобразуется в одно описание. Если пользователь прикладывает несколько файлов, к запросу добавляются описания каждого из них.
По умолчанию сервис описывает содержание изображения. При необходимости задачу распознавания можно уточнить: например, попросить сосредоточиться на тексте, интерфейсе или отдельных объектах на скриншоте. Уточнение применяется ко всем изображениям, которые пользователь отправляет в переписке.
Поддерживаются файлы форматов JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF, WebP и PDF. Многостраничный PDF преобразуется в одно описание. Если пользователь прикладывает несколько файлов, к запросу добавляются описания каждого из них.
По умолчанию сервис описывает содержание изображения. При необходимости задачу распознавания можно уточнить: например, попросить сосредоточиться на тексте, интерфейсе или отдельных объектах на скриншоте. Уточнение применяется ко всем изображениям, которые пользователь отправляет в переписке.
Уточнение задачи распознавания
Например, если пользователь отправляет скриншот ошибки, результат распознавания может содержать описание страницы входа в AutoFAQ и текст ошибки.
Пример присланного в переписку скриншота ошибки
Xplain использует обновлённый текст запроса, чтобы подготовить подробный ответ без лишних вопросов и уточнений. В реплику пользователя, приславшего такой скриншот, будет добавлен текст описания скриншота по уточненному заданию:
На изображении показана страница входа в сервис autofaq.
Вход в систему не выполнен, так как на экране отображается сообщение об ошибке:
'Ошибка! Логин и/или пароль не подходят'.Распознавание нескольких изображений может занять время, поэтому в системе предусмотрен таймер максимального ожидания. Если распознавание не завершится за отведённое время, запрос передаётся боту без результатов распознавания. По умолчанию таймер установлен на 20 секунд. Функция доступна в составе модуля Xplain.
Уведомление пользователей о подготовке ответа Xplain
В релизе добавлены уведомления, которые сообщают пользователю, что Xplain готовит ответ. Поиск материалов с помощью RAG и генерация ответа с помощью LLM могут занять некоторое время, поэтому уведомление помогает пользователю понять, почему ответ пока не поступил.
Включение уведомления в настройках Xplain
При отправке запроса в Xplain механизм уведомлений показывает сообщение пользователю и скрывает его после отправки ответа или передачи запроса операторам. Уведомления поддерживаются в виджете, Telegram и MAX. В дальнейшем функция появится и в других каналах. Внешний вид уведомления зависит от возможностей канала.
Уведомление в виджете
Во время подготовки ответа виджет показывает текст над полем ввода. Уведомление исчезает, когда поступает ответ или диалог передаётся операторам. Текст можно задать в настройках канала.
Уведомление пользователя в виджете
Уведомление в Telegram
Во время подготовки ответа бот Telegram показывает уведомление над полем ввода. После получения ответа или передачи диалога операторам уведомление исчезает. Его текст можно задать в настройках канала.
Уведомление о подготовке ответа в Telegram
Уведомление в MAX
Во время подготовки ответа бот MAX отправляет обычное сообщение. После получения ответа или передачи диалога операторам бот удаляет это сообщение. Текст можно задать в настройках канала.
Сообщение о подготовке ответа в MAX
Новая панель дашборда для анализа ошибок бота
Добавлена панель дашборда для подробного анализа сбоев в работе бота и перехода к диалогам, в которых они произошли. Панель отдельно показывает четыре ситуации:
- бот не предоставил ответ;
- бот предоставил ответ, но пользователь запросил перевод на оператора;
- бот предоставил ответ, но пользователь поставил отрицательную оценку;
- бот предоставил ответ, но пользователь вернулся с повторным вопросом в течение пяти дней.
Новая панель с ошибками бота
Панель содержит четыре основные метрики — по числу диалогов для каждого типа сбоя. При выборе метрики открывается набор графиков с деталями, например динамикой по времени и распределением по каналам или базам знаний. Под каждой метрикой есть кнопка перехода к списку диалогов, отфильтрованных по выбранному типу сбоя.
Детали кейса «Бот не предоставил ответ» и переход в список запросов
Графики поддерживают кросс-фильтрацию: выбор пункта легенды в одном графике автоматически перестраивает остальные графики панели. При переходе к списку диалогов аналитик сразу видит результаты с учётом выбранного фильтра. Это сокращает ручной отбор и помогает быстрее находить причины проблем.
Уточнение кейса «Отрицательная оценка бота» и переход в историю запросов
Набор графиков и фильтров зависит от типа сбоя.
Кейс «Бот не смог предоставить ответ»
Кейс включает диалоги, в которых бот не нашёл ответ с достаточным уровнем уверенности, а также диалоги, в которых бот уточнил вопрос, но пользователь выбрал вариант «Ни один из указанных». В обоих случаях пользователь не получил ответ от бота.
Панель кейса «Бот не смог предоставить ответ»
Графики показывают динамику числа таких запросов в абсолютных и относительных значениях, а также распределение диалогов по каналам и группам сервиса. Выбор канала или группы в легенде фильтрует остальные графики и список диалогов. Один диалог может учитываться в нескольких группах, если в ходе переписки он попадал в разные группы. Поскольку в этом кейсе бот не сформировал ответ, отфильтровать диалоги по использованной базе знаний или уверенности ответа нельзя.
Кейс «Бот ответил, но пользователь переключился на оператора»
Кейс включает диалоги, в которых бот ответил на запрос, но пользователь выбрал вариант «Ответ не подходит». Эта опция включается отдельно.
Панель кейса «Бот предоставил ответ, но пользователь переключился на оператора»
Графики показывают динамику числа запросов в абсолютных и относительных значениях, распределение диалогов по средней уверенности ответа, использованным базам знаний, каналам и группам сервиса. Уверенность разделена на четыре диапазона — от минимальной до максимальной за выбранный период. Выбор диапазона, базы знаний, канала или группы фильтрует остальные графики и список диалогов. Один диалог может учитываться в нескольких группах.
Распределение уверенности помогает находить диалоги, в которых бот был уверен в ответе, но пользователь всё равно запросил оператора. Такие случаи могут указывать на некорректный ответ. Диалоги с низкой уверенностью могут указывать на недостатки в обучении бота.
Распределение уверенности помогает находить диалоги, в которых бот был уверен в ответе, но пользователь всё равно запросил оператора. Такие случаи могут указывать на некорректный ответ. Диалоги с низкой уверенностью могут указывать на недостатки в обучении бота.
Кейс «Бот ответил, но пользователь поставил отрицательную оценку»
Кейс включает диалоги, в которых бот ответил и закрыл диалог, а пользователь поставил оценку, настроенную как отрицательная.
Панель кейса «Бот предоставил ответ, но пользователь поставил отрицательную оценку»
Графики показывают динамику числа таких запросов в абсолютных и относительных значениях. Метрика DSAT отражает долю закрытых ботом диалогов с отрицательной оценкой среди всех закрытых ботом диалогов, получивших оценку. Также доступны распределения по средней уверенности ответа, использованным базам знаний, каналам и группам сервиса. Выбор значения в легенде фильтрует остальные графики и список диалогов. Один диалог может учитываться в нескольких группах.
Распределение уверенности помогает находить случаи, когда бот был уверен в ответе, но получил низкую оценку, а также диалоги с низкой уверенностью, которые могут указывать на недостатки в обучении бота.
Распределение уверенности помогает находить случаи, когда бот был уверен в ответе, но получил низкую оценку, а также диалоги с низкой уверенностью, которые могут указывать на недостатки в обучении бота.
Кейс «Бот ответил, но пользователь вернулся повторно»
Кейс включает диалоги, в которых бот ответил и закрыл диалог, но пользователь вернулся с повторным запросом в течение пяти дней.
Панель кейса «Бот предоставил ответ, но пользователь вернулся повторно»
Графики показывают динамику числа запросов, после которых сформировалась цепочка повторных обращений, и распределение диалогов по размеру цепочки. В отчёте учитываются диалоги, начавшие цепочку; промежуточные диалоги цепочки не учитываются. Выбор размера цепочки фильтрует остальные графики и список диалогов.
Также доступно распределение диалогов по средней уверенности ответа, разделённое на четыре диапазона. Выбор диапазона фильтрует остальные графики и список диалогов. Для этого кейса пока не добавлены диаграммы каналов и групп.
В этой панели, как и в других панелях с распределением уверенности, можно сопоставить уверенность бота с поведением пользователя. Высокая уверенность при повторном обращении может указывать на некорректный ответ; низкая — на возможные недостатки в обучении бота.
Также доступно распределение диалогов по средней уверенности ответа, разделённое на четыре диапазона. Выбор диапазона фильтрует остальные графики и список диалогов. Для этого кейса пока не добавлены диаграммы каналов и групп.
В этой панели, как и в других панелях с распределением уверенности, можно сопоставить уверенность бота с поведением пользователя. Высокая уверенность при повторном обращении может указывать на некорректный ответ; низкая — на возможные недостатки в обучении бота.
Доработки отчётности и истории запросов
Отчёт по исправлениям рекомендаций
В отчёте показано число рекомендаций, исправленных операторами, относительно общего числа использованных рекомендаций, а также доля рекомендаций, использованных без изменений.
Графики исправлений рекомендаций
Данные можно просматривать по трём типам рекомендаций:
- основная рекомендация оператору;
- рекомендация из боковой панели оператора;
- быстрый шаблон.
- общее число использований рекомендаций;
- число рекомендаций, использованных без изменений;
- число рекомендаций, использованных с исправлениями;
- доля исправленных рекомендаций от общего числа использованных;
- число документов AutoFAQ, рекомендации из которых оператор исправил.
Табличная часть с данными в разрезе операторов
В таблице по базам знаний для каждого документа отображаются:
- общее число использований документа в качестве рекомендации;
- число использований без исправлений и с исправлениями;
- доля исправлений;
- число операторов, использовавших документ;
- число диалогов, в которых документ использовался как рекомендация;
- дата последнего изменения документа.
Табличная часть с данными в разрезе баз знаний и документов
Отчёт по средней уверенности бота
Добавлено новое представление отчёта по средней уверенности бота в ответах — распределение диалогов по уровню уверенности. Диаграмма делит значения на четыре диапазона от минимальной до максимальной уверенности за выбранный период. Каждый сегмент показывает долю диалогов, средняя уверенность в которых попадает в соответствующий диапазон.
Распределение диалогов по средней уверенности бота
Новый отбор в истории запросов
В историю запросов добавлен отбор по наличию реплик в диалоге. Он помогает находить диалоги, в которых есть или отсутствуют реплики бота либо операторов, например диалоги, закрытые оператором без ответа пользователю.
Новый отбор по наличию реплик
Обновили интерфейс страниц настроек
Автоответы
Настройка автоответов бота стала лаконичнее: все разделы по умолчанию свёрнуты, поэтому сразу видны доступные группы параметров. Вкладки с группами сервиса перенесены в левую панель вместо горизонтальной строки — так на экране помещается больше групп и нужную проще найти.
Настройки автоответов
Группы сервиса
В разделе настроек групп можно просмотреть существующие группы и подключённые к ним базы знаний, каналы переписки и пользователей сервиса — операторов и администраторов. Здесь же можно менять порядок групп. Это важно, когда сервис предлагает пользователю выбрать группу из списка.
Настройки групп
Стартовое меню
Как и в других разделах, все пункты обновлённого стартового меню свёрнуты. Включить или выключить меню можно прямо из его заголовка. Заголовок также показывает, к каким каналам подключено меню.
Настройка стартового меню
Спам-фильтр
Раздел настройки фильтрации входящих реплик обновлён по аналогии с другими разделами.
Настройка спам-фильтра
Идентификация пользователей
Раздел идентификации пользователей позволяет обогащать их данные информацией из внешних источников. Обычно это каталог Active Directory или список контактов в CRM- и ITSM-системах.
Настройка идентификации пользователей через AD
Рассылки
Обновлённый список рассылок поддерживает стандартную для AutoFAQ схему фильтров и позволяет сохранять набор полей для быстрого выбора.
Список рассылок с фильтром по статусу «Активная» и группе «Первая линия»
Другие обновления
Цитирование в виджете
Добавлена поддержка цитирования в переписке через виджет. Теперь в веб-виджете доступен тот же сценарий, который ранее появился в Telegram, MAX и VK: оператор может отправить ответ с цитатой на сообщение пользователя или бота, а пользователь — процитировать любое сообщение в переписке.
Отображение цитирования в виджете
Комментарии в MAX
Добавлена поддержка комментариев под публикациями в каналах MAX. Каждый комментарий создаёт в AutoFAQ отдельный диалог, зарегистрированный на автора комментария. Все сообщения этого пользователя под публикацией попадают в созданный диалог, пока оператор или бот его не закроет. Комментарий другого пользователя создаёт отдельный диалог.
Чтобы подключить бота к каналу, откройте настройки канала, выберите раздел «Подписчики» и добавьте бота как участника. Чтобы бот мог отвечать в канале, откройте раздел «Администраторы» и добавьте его как администратора.
При передаче запроса оператору в диалоге отображается текст публикации, под которой оставили комментарий. Ответ бота или оператора публикуется в той же переписке и цитирует комментарий пользователя.
Чтобы подключить бота к каналу, откройте настройки канала, выберите раздел «Подписчики» и добавьте бота как участника. Чтобы бот мог отвечать в канале, откройте раздел «Администраторы» и добавьте его как администратора.
При передаче запроса оператору в диалоге отображается текст публикации, под которой оставили комментарий. Ответ бота или оператора публикуется в той же переписке и цитирует комментарий пользователя.
XLSX-файл как источник данных для Xplain
Добавлена возможность загружать файлы XLSX как источник данных для Xplain.
Смотрите также