LLM + RAG или идеальная формула для автоматизации клиентской поддержки
Коммуникации с клиентами уже сложно представить без диалоговых платформ — систем, которые позволяют создавать чат-боты и голосовых роботов. Большие языковые модели (БЯМ, LLM, Large Language Model) в их составе улучшают клиентскую поддержку и повышают ее эффективность. Но не все в применении БЯМ так просто, как хотелось бы. Даже самая продвинутая LLM не сможет сформировать ответ на основе корпоративной информации, так как обучалась на общедоступных данных. В статье расскажем, как RAG (Retrieval‑Augmented Generation) помогает LLM генерировать точные и актуальные ответы с учетом базы знаний компании.
Как LLM улучшает клиентскую поддержку
Большие языковые модели — это мощные текстовые роботы, обученные на огромных объемах текста. Они способны обрабатывать информацию и генерировать ответы на естественном языке. Их профильная задача — распознавать смыслы, интерпретировать намерения пользователя и создавать осмысленные ответы.
LLM позволяет поддерживать диалог и анализировать запросы собеседника в реальном времени, учитывая:
- контекст (например, если клиент упомянул проблему с доставкой в предыдущем сообщении, то модель не переспросит адрес);
- стиль общения (формальный или разговорный тон, сленг, многоязычные запросы);
- скрытые намерения (например, фраза «мой заказ еще не пришел» может требовать как проверки его статуса, так и компенсации за задержку).
LLM в составе диалоговой платформы сокращает время ответа на запросы клиентов: она мгновенно анализирует и обрабатывает входящие сообщения. Это особенно важно, когда количество клиентских обращений сильно увеличивается.
Как RAG усиливает LLM
БЯМ обучаются на огромном массиве данных из общедоступных хранилищ, которые не содержат информацию о самой организации. Из-за этого LLM может испытывать трудности с поиском ответов на вопросы о продукте, внутренних правилах компании или истории заказов клиента. Кроме того, нельзя исключать риск непредсказуемых ответов: при использовании больших языковых моделей ИИ может дать ложные сведения («галлюцинировать»), если не знает правильного ответа; сообщить пользователю устаревшую информацию, в то время как от него ждут актуальные данные, или неправильно обработать запрос из-за нарушения терминологии. Таким образом, LLM похожа на навигационную систему, которая приведет вас в нужную область, но не по конкретному адресу.
Чтобы исправить этот недочет, используется архитектура RAG — подход к обработке естественного языка, который сочетает поиск информации с генерацией текста. Он позволяет ИИ-сервисам обращаться к собственным данным организации, корпоративным регламентам и базам данным, используя эти знания для повышения качества и точности создаваемых ответов.
Вот наглядный пример работы LLM + RAG. Предположим, сотрудник филиала обращается в поддержку с сообщением: «В офисе на Неглинной, 10 сломалась интерактивная панель Model X50. Что делать?». В зависимости от набора систем пользователь получит разные ответы.
Использование LLM + RAG при автоматизации клиентской поддержки позволяет:
- сократить время обработки запросов на 50–70% и масштабировать поддержку для бизнеса любого размера;
- снизить нагрузка на операторов — до 70% типовых вопросов решает бот без перевода на оператора;
- минимизировать число ошибок в ответе за счет прямого доступа к актуальной базе знаний.
Где RAG будет полезен
Несмотря на высокую эффективность комбинации LLM + RAG, методика не универсальна, так как скрывает под собой подводные камни, которые требуют особого подхода. RAG-решение идеально подойдет в следующих сценариях:
- при обработке входящих звонков от клиентов, например, записи на прием к врачу в медицинское учреждение;
- при обработке обращений пользователей в техническую поддержку;
- при заказе товара по телефону или в чат-боте;
- при онбординге или обучении сотрудников, основанном на корпоративной базе знаний и регламентах.
Как мы автоматизировали техподдержку на базе LLM и RAG в крупной российской компании
К нам в SL Soft обратился логистический оператор для автоматизации технической поддержки. У заказчика обширная сеть филиалов с множеством сотрудников по всей стране. Заявки от пользователей поступают ИТ-специалистам через разные каналы: в чате, по телефону и email. Для автоматизации процесса мы использовали диалоговую платформу Robovoice на базе LLM + RAG.
Бизнес-эффект от внедрения продукта подтверждали при реальном пилотировании. Для проверки качества работы платформы взяли базу данных из 300 тыс. запросов, которые раньше приходили в поддержку компании. По итогам тестирования система показала результаты:
- с 10 минут до 8–15 секунд сократилась скорость обработки запросов;
- на 100 % автоматизирована обработка типовых заявок (ремонт, замена оборудования);
- с 10 до 2–3 минут бот сократил время заполнения формы для сложных запросов (например, для нестандартных заявок);
- 90% кейсов решались без перевода на оператора (против 20% в старой системе).
Как Robovoice помогает автоматизировать клиентскую поддержку
Robovoice — это Low-/No-Code-платформа для создания голосовых и чат-ботов на базе искусственного интеллекта, которая упрощает автоматизацию клиентской поддержки. В основе платформы лежат современные технологии: обработка естественного языка (NLP), машинное обучение (ML), большие языковые модели (LLM), а также RAG.
Для настройки RAG в Robovoice есть базовые инструменты, включая возможность интеграции с внешними базами данных. Такой подход упрощает внедрение ИИ-технологий, делая их доступными даже для компаний без серьезной технической экспертизы и ресурсов на разработку.
Постепенно RAG становится неотъемлемой частью диалоговых платформ. Компании, которые используют этот подход, получают явное преимущество при общении пользователей с чат-ботами и голосовыми роботами. В результате выигрывают все: бизнес сокращает нагрузку на операторов и повышает лояльность клиентов, пользователи — быстро и эффективно взаимодействуют с компанией.