Aceleași întrebări vin zilnic pe telefon, pe email și prin formularul de contact: care e programul, ce acte trebuie, cât durează, dacă un produs se potrivește cu altul. Răspunsurile există deja pe site sau în documentele interne, doar că nimeni nu le găsește la timp. Un asistent AI pentru site le caută în locul vizitatorului și răspunde în cuvinte obișnuite, la orice oră.
Diferența față de un chatbot generic este sursa. Asistentul nu răspunde din ce „știe” modelul despre lume, ci din conținutul pe care i-l dai tu. Când răspunsul nu se află acolo, o spune și propune un om.
Cum ajunge un asistent AI pentru site să răspundă din conținutul tău
Metoda se numește generare augmentată prin regăsire (RAG, în engleză). Paginile site-ului, fișierele PDF și procedurile se împart în fragmente scurte. Fiecare fragment primește o reprezentare numerică a înțelesului său și se păstrează într-o bază de date vectorială, adică una care caută după sens, nu doar după cuvinte identice.
Când vizitatorul întreabă ceva, sistemul găsește fragmentele cele mai apropiate ca înțeles și le dă modelului lingvistic împreună cu o instrucțiune strictă: răspunde doar pe baza acestor texte, iar dacă nu ajung, spune că nu știi. Răspunsul vine însoțit de pagina din care provine.
De aici decurge o regulă simplă: asistentul este atât de bun cât este conținutul. Dacă pe site scrie un program vechi sau două documente se contrazic, exact asta va repeta.
Funcțiile pe care le punem de obicei în prima versiune
Prima versiune e bine să fie îngustă: un singur rol clar și un set de surse verificate. Extinderea vine după ce vezi în jurnal ce întreabă oamenii de fapt.
Un exemplu ipotetic: o firmă de servicii cu trei puncte de lucru, care primește mereu întrebări despre acte, program și etape. Asistentul ei ar cuprinde:
- Fereastra de conversație: un modul discret, care spune limpede că de cealaltă parte este un asistent automat.
- Răspunsuri cu sursă: fiecare răspuns trimite la pagina sau documentul folosit.
- Refuzul cinstit: la întrebări din afara conținutului e instruit să spună că nu are informația, în loc să improvizeze.
- Predarea către om: la cerere sau la subiecte sensibile, conversația trece la un coleg, cu tot istoricul.
- Jurnalul: conversațiile se păstrează pentru verificare, cu întrebările fără răspuns marcate separat.
- Actualizarea surselor: când modifici o pagină, conținutul se reindexează.
Unde greșește și de ce nu îl lăsăm să decidă
Un model lingvistic produce text plauzibil, nu adevăr verificat. Chiar legat de surse, poate combina greșit două fragmente sau poate răspunde sigur pe el la o întrebare ambiguă. Riscul scade prin instrucțiuni, surse curate și testare, dar nu ajunge la zero.
De aceea îi limităm rolul. Asistentul informează și îndrumă. Nu aprobă cereri, nu promite prețuri sau termene care nu sunt scrise în surse, nu pune diagnostice și nu interpretează contracte. La astfel de subiecte trimite către omul potrivit, iar acest comportament îl scriem explicit și îl testăm.
Mai există un risc: vizitatori care încearcă să îl scoată din rol prin instrucțiuni strecurate în întrebare. De aceea asistentul nu are acces la nimic din ce nu ar trebui să ajungă public.
De la inventarul surselor la primele conversații reale
Lucrul începe cu conținutul, nu cu tehnologia. Adunăm întrebările pe care le primești cel mai des și verificăm dacă răspunsurile există în scris. Ce lipsește se scrie înainte.
Pe partea tehnică folosim un model lingvistic accesat prin API (interfața prin care programul nostru îi trimite întrebarea și primește răspunsul), o bază PostgreSQL cu extensia pgvector pentru căutarea după sens și un modul de chat care se poate așeza pe majoritatea site-urilor, inclusiv pe WordPress.
- Setul de probă: câteva zeci de întrebări reale, cu răspunsul corect notat de tine, rulate la fiecare modificare.
- Proba internă: colegii încearcă să îl încurce înainte să o facă vizitatorii.
- Lansarea treptată: întâi pe câteva pagini, apoi pe tot site-ul.
- Citirea jurnalului: câte conversații se încheie fără predare și ce întrebări rămân fără răspuns.
Datele personale din conversații
Oamenii scriu în chat mai mult decât le ceri: nume, telefon, uneori detalii despre sănătate sau bani. Toate sunt date personale și intră sub GDPR. Înainte de lansare stabilim, împreună cu responsabilul tău cu protecția datelor, ce informare vede vizitatorul, ce se păstrează în jurnal, cât timp și cine are acces.
Contează și unde se face prelucrarea. Întrebările ajung la furnizorul modelului lingvistic, deci alegem unul cu care se poate încheia un acord de prelucrare a datelor și verificăm în ce regiune sunt procesate și dacă sunt folosite la antrenare. Îi cerem asistentului să nu solicite informații sensibile.
Întrebări frecvente
Poate asistentul să răspundă greșit?
Da. Legarea de sursele tale și testarea reduc mult greșelile, dar nu le elimină. De aceea fiecare răspuns își arată sursa, iar subiectele cu miză merg la un om.
Ce se întâmplă cu întrebările la care nu are răspuns?
Spune că nu are informația și propune contactul cu un coleg. Întrebarea rămâne marcată în jurnal, ca să poți completa conținutul.
Cât costă să ții un asistent în funcțiune?
Depinde de numărul de conversații, fiindcă modelul lingvistic se plătește la utilizare, și de integrările dorite. Se adaugă întreținerea: sursele trebuie ținute la zi, iar jurnalul citit periodic.
Aceasta este o descriere de proiect-tip: arată cum abordăm de obicei o astfel de lucrare și nu prezintă un proiect făcut pentru un client anume. Fiecare proiect real pornește de la situația firmei tale, iar etapele, termenele și prețul se stabilesc după discuția de început.