AI-агент не должен сам решать, какой документ важнее, можно ли использовать старую презентацию и где заканчиваются его полномочия. Эти правила фиксируются до prototype.

Prepare Knowledge Base

Подготовительный шаблон перед Knowledge Pack и AI-агентом

Prepare Knowledge Base — это метод и рабочий шаблон, а не готовый AI-продукт.

Он помогает разобрать документы, источники, owners, statuses, approved claims и forbidden claims так, чтобы из разрозненной папки можно было собрать Knowledge Pack, а агент не отвечал по устаревшим или случайным материалам.

Prepare Knowledge Base используется внутри подготовки AI Support Agent, AI Knowledge Assistant, Voice Lead Intake, RAG Quality Audit и любых сценариев, где AI должен отвечать по знаниям компании.

Если вы только начинаете, проще читать так:

  1. сначала откройте Knowledge Pack, чтобы понять итоговый слой знаний;
  2. затем вернитесь сюда, чтобы подготовить документы и правила;
  3. после этого посмотрите RAG Quality, чтобы понять, как проверять ответы по этим знаниям.

Prepare Knowledge Base нужен до выбора платформы и до загрузки документов в AI-инструмент.

Команда часто начинает с простого действия: загрузить в workspace все PDF, презентации, страницы Notion и старые коммерческие материалы. Prototype появляется быстро, но потом никто не понимает, какой источник главный, какие документы устарели, какие claims можно повторять и где агент должен передать вопрос человеку.

Эта страница показывает подготовительный шаг: как разобрать знания компании так, чтобы из них можно было собрать Knowledge Pack.

Короткий ответ

Подготовка базы знаний начинается не с загрузки всех файлов.

Сначала нужно выбрать один сценарий и ответить на вопросы:

  • какие документы нужны именно для этого сценария;
  • кто владеет каждым источником;
  • какой источник approved, draft, outdated или forbidden;
  • какой документ главнее при конфликте;
  • какие ответы уже утверждены;
  • какие promises нельзя делать без человека;
  • какие вопросы проверят gaps и conflicts;
  • когда агент должен остановиться и сделать handoff.

После этого tool может помочь собрать prototype. Но tool не должен сам решать, чему верить.

Когда это становится проблемой

Проблема появляется, когда у компании «документы есть», но они живут в разных местах.

Один ответ лежит в презентации, другой — в Notion, третий — в переписке, четвёртый помнит менеджер. Часть материалов устарела. Часть подходит только для внутреннего использования. Часть содержит обещания, которые нельзя повторять клиенту без review.

Если дать агенту такую папку как есть, он будет отвечать уверенно, но неуправляемо.

Что входит в подготовку

Минимальный рабочий набор:

  1. Один agent scenario.
  2. Document inventory.
  3. Source owner.
  4. Source status.
  5. Source priority.
  6. Approved claims.
  7. Forbidden claims.
  8. Answer policy.
  9. Escalation rules.
  10. Eval questions.

Этого достаточно, чтобы увидеть, готова ли база к первому Knowledge Pack или сначала нужно закрыть gaps.

Что можно сделать самостоятельно

Выберите один сценарий: support answers, voice lead intake, internal knowledge search или другой узкий процесс.

Затем соберите 10–30 источников и разметьте их:

  • approved — можно использовать;
  • draft — нельзя использовать без review;
  • outdated — нужно обновить;
  • forbidden — нельзя давать агенту;
  • needs_review — нужен владелец и решение.

После этого выпишите 10–20 проверочных вопросов: типовые вопросы, gaps, conflicts, pricing boundary, risky request и external action.

Как AI-Ready использует эту страницу

Для AI-Ready Prepare Knowledge Base — вход в Knowledge Pack.

Она помогает не начинать с Dify, AnythingLLM, RAG или voice provider. Сначала фиксируется рабочая база: источники, статусы, claims, stop-lines и eval questions. Потом уже можно выбирать tool layer и собирать prototype.

Куда идти дальше

Если подготовка завершена, переходите к Knowledge Pack.

Если нужно проверить качество ответов, откройте RAG Quality.

Если сценарий голосовой, переходите к Voice Lead Intake.

Если вы уже близко к пилоту, проверьте Pilot Readiness Checklist.

Техническая карта для специалистов

Ниже остаётся подробный practical guide: source inventory template, required documents, source priority, eval questions, common mistakes, DIY path и related route. Он нужен тем, кто собирает Knowledge Pack как рабочий артефакт.

Business situation

Команда хочет собрать AI-агента и часто начинает с действия: загрузить в платформу все документы, которые нашлись в Drive, Notion, PDF и старых презентациях. Это быстрый путь к красивому prototype, который отвечает уверенно, но неясно на чём основан.

Prepare Knowledge Base решает подготовительный слой. Страница показывает, как превратить разрозненные материалы в рабочую основу для Knowledge Pack: что можно использовать, что нельзя, где источники конфликтуют и какие вопросы проверят качество.

What you need before building an agent

До сборки агента нужны не все документы компании, а минимальный набор под один сценарий. Для Voice Lead Intake это могут быть описание услуг, FAQ, правила квалификации заявки, pricing boundaries, escalation rules и approved answers.

Главная развилка простая:

  • если вы хотите понять понятие, читайте Knowledge Pack;
  • если вы хотите подготовить документы, начинайте с Prepare Knowledge Base;
  • если вы собираете голосового агента, переходите к Voice Lead Intake.

Source Inventory Template

Source Inventory Template — первый рабочий шаблон перед Knowledge Pack. Он нужен, чтобы источник был не просто файлом, а управляемым элементом с владельцем, статусом и правилами использования.

Заполняйте по одному источнику:

Source Inventory Template

source title: название документа или страницы

owner: кто отвечает за актуальность

status: approved / draft / outdated / forbidden / needs_review

priority: primary / secondary / fallback

freshness: дата review и допустимый срок обновления

risks: где источник может создать ошибку или overclaim

approved claims: какие формулировки агент может использовать

forbidden claims: что нельзя говорить без review

update frequency: когда источник нужно проверять снова

Шаблон связан с Source Evidence Policy: если source делает vendor-specific или freshness-sensitive claim, ему нужен status и review trail. Он также связан с RAG Quality: каждый eval scenario должен проверять, нашёл ли агент правильный source и что он сделал при gap, conflict или outdated answer.

После первой проверки findings переходят в RAG Quality Report: issue, evidence, severity, recommended fix, owner и status.

Step-by-step guide

Практический порядок строится вокруг одного сценария. Сначала выберите, какую задачу должен решать агент. Затем соберите документы, назначьте владельцев, отметьте статус источников и напишите правила ответа.

Только после этого имеет смысл думать о платформе. Dify, AnythingLLM или другой tool могут ускорить prototype, но они не решают, какой источник прав, где нужна передача человеку и какие обещания запрещены.

Required documents

Минимальный checklist:

  • company profile / профиль компании;
  • services / услуги;
  • FAQ;
  • pricing boundaries / границы ценовых обещаний;
  • support rules / правила поддержки;
  • lead qualification fields / поля квалификации заявки;
  • approved claims / разрешённые утверждения;
  • forbidden claims / запрещённые утверждения;
  • escalation rules / правила передачи человеку;
  • source priority / приоритет источников;
  • eval questions / проверочные вопросы.

Source priority

Source priority отвечает на вопрос: какой документ главнее, если материалы конфликтуют. Например, актуальная service policy может быть выше старой презентации, а approved pricing note — выше текста из commercial proposal draft.

Если приоритет не задан, агент будет выбирать источник по случайной близости текста. Это не decision-making, а лотерея с уверенным голосом. Поэтому conflict должен вести к human review или к явному правилу приоритета.

Eval questions

Проверочные вопросы нужны до production. Они показывают, где база знаний покрывает сценарий, а где агент должен остановиться.

Минимальный набор:

  • вопрос, который точно покрыт approved source;
  • вопрос без источника;
  • вопрос с конфликтом источников;
  • вопрос про цену или срок;
  • просьба выполнить external action;
  • запрос, который должен уйти в Operator Handoff.

Common mistakes

Типовая ошибка — загрузить слишком много материалов и назвать это базой знаний. Вторая ошибка — не отделить approved source от draft. Третья — забыть forbidden claims, а потом удивляться, что агент обещает цену, срок или действие, которых никто не утверждал.

Хорошая подготовка выглядит скучнее: меньше документов, больше статусов, владельцев, дат и проверочных вопросов. Зато после этого prototype можно обсуждать предметно.

DIY path

Для самостоятельной подготовки выберите один сценарий и сделайте первый пакет за 1–2 рабочих сессии:

  1. Опишите задачу агента одним абзацем.
  2. Соберите 10–30 источников под этот сценарий.
  3. Разделите их на approved, draft, outdated, forbidden.
  4. Выпишите 10–20 проверочных вопросов.
  5. Отметьте, где агент должен сказать «данных недостаточно».
  6. Передайте результат в Knowledge Pack.

When to ask AI-Ready

AI-Ready имеет смысл подключать, когда документов много, источники конфликтуют, сценарий затрагивает клиентов или у команды нет времени отдельно проектировать answer policy, source priority, handoff и eval questions.

В таком случае работа начинается не с выбора tool, а с карты процесса: какой сценарий автоматизируется, какие источники утверждены, где агент останавливается и как проверяется качество.

Prepare Knowledge Base отвечает на вопрос «как собрать материалы». Knowledge Pack отвечает на вопрос «что такое утверждённый пакет знаний». Voice Lead Intake показывает, как этот пакет используется в первом голосовом сценарии.