AI-ready база знаний Helpy — единый источник корпоративных знаний

1. Собрать все знания внутри компании в единый пул, удобный как для для получения справочной информации, так и для разработки AI-автоматизаций.

2. Валидировать и верифицировать собранную информацию, а также сделать дальнейший процесс верификации удобным и прозрачным.

3. Решить проблему с дублированием внутренних знаний.

4. Привести ответы на вопросы в соответствие с ToV компании.

5. Разработать новую удобную структуру базы знаний с учётом того, как различается информация об услугах для разных стран и регионов, юрлиц, форматов трудоустройства и режимов работы.

6. Мигрировать информацию в единую базу знаний на основе внутреннего инструмента для работы с документацией.

7. Получить на выходе инструмент, с помощью которого сотрудники Helpy смогут быстро находить необходимую информацию и корректно отвечать на запросы пользователей.

8. Разработать и внедрить core-инструмент для реализации AI-механик и дальнейшей автоматизации поддержки.

В результате проекта был сформирован единый структурированный пул корпоративных знаний на основе нескольких внутренних источников. Основные тематические разделы  перенесены во внутренний инструмент и приведены к единому формату и корпоративному тону коммуникации. Для разделов назначены ответственные, описан и запущен процесс регулярной верификации и актуализации материалов, что позволяет поддерживать базу знаний в актуальном состоянии. За счёт консолидации в одном хранилище удалось сократить дублирование и устранить часть противоречивых сведений. Получившаяся база стала удобным источником информации для сотрудников Helpy и одновременно подготовленным контентным слоем для дальнейшего использования в AI-сценариях.

Собственная разработка

Сложность реализации была связана не только с разработкой самой структуры базы знаний, но и с объёмной миграцией и нормализацией уже существующих материалов. Источники оформлялись по-разному, для разных аудиторий и без единых требований, поэтому каждую тему нужно было пересобрать в заданный формат, убрать дубли и назначить ответственных за актуальность. Дополнительную трудоёмкость внесла персонализация: база должна учитывать страну, юрлицо и формат работы сотрудника, поэтому требовалась интеграция с внутренними системами, которые передают признаки пользователя.

База знаний Helpy — это инструмент и хранилище, в котором собраны ключевые внутренние знания компании и которое изначально спроектировано с учётом параметров конкретного сотрудника. Информация в базе имеет заданную структуру: для одной и той же услуги можно хранить несколько вариантов описания — по стране или региону, по юрлицу, по формату занятости и режиму работы. За счёт этого система может отдавать не общий ответ «для всех», а релевантный вариант именно для этого пользователя, что особенно важно для HR- и сервисных сценариев.

Структура базы позволяет избегать дублирования и поддерживать актуальность: у каждой темы есть своё место и ответственный, а изменения не размножаются по десяткам статей. Это же упрощает интеграцию с языковой моделью — модель получает нормализованный, проверенный и размеченный контент и может точнее подбирать версию ответа в зависимости от параметров сотрудника.

База знаний связана с внутренним порталом, инструментами поддержки, чатами и ботом Helpy, поэтому один и тот же проверенный контент доступен во всех каналах. Для сотрудника это выглядит «бесшовно»: он получает по клику только ту информацию, которая относится к его стране, подразделению или типу работы, независимо от того, где он задаёт вопрос — в боте, в чате поддержки или на портале. Это делает работу поддержки быстрее и стабильнее, а сотрудников — более самостоятельными.

Весь мир. Сотрудники Яндекса работают в разных регионах: Южная Америка, Африка, СНГ.