Боти, промпти, бази знань і межа, за якою модель починає вигадувати.
Більшість розчарувань у ШІ починається однаково: інструмент вмикають раніше, ніж описують процес, який він мав би замінити. Модель не знає вашого асортименту, цін і того, кому можна відмовити — це доводиться або вкладати в підказку щоразу, або зібрати один раз у джерело, з якого вона читає.
Тому послідовність майже завжди та сама. Спершу зафіксувати відповіді, які ви й так повторюєте щодня. Потім віддати їх моделі як джерело й перевірити на власних питаннях, де вона відповідає з цього джерела, а де починає добудовувати відповідь сама. І лише потім давати їй говорити з клієнтом — з прописаною межею, на якій розмова переходить до людини.
Межа проходить не там, де складно, а там, де перевірити відповідь дорого. Питання про графік роботи модель закриє; питання про гроші, строки й зобовʼязання — це вже ваша відповідальність, навіть якщо текст написала машина.
Цей напрямок розбирає кроки, на яких люди зупиняються: що саме класти в базу знань, як писати підказку, яка працює вдруге, і як побачити, що бот почав вигадувати, раніше за клієнта.
Окремо варто сказати про ціну помилки. Модель не повідомляє, що не знає відповіді, — вона дає найімовірніше продовження тексту, і воно виглядає точно так само впевнено, як правильна відповідь. Тому в кожному робочому сценарії має бути місце, де відповідь звіряється з джерелом: посилання на документ, з якого її взято, підстановка чисел із вашої системи замість написаних словами, ручна перевірка перших сотень відповідей. Без цього ви дізнаєтесь про вигадану відповідь від клієнта, який на неї послався.
Друге, що змінює результат, — обсяг роботи, яку ви готові зробити до вмикання. Зібрати двадцять справжніх питань клієнтів із листування й написати на них короткі відповіді — це кілька годин, після яких бот стає корисним. Пропустити цей крок і сподіватися, що модель «розбереться сама», — це кілька тижнів, після яких проєкт закривають зі словами «ШІ не працює».