Сервис настройки AI-чатбота
Настройте свой AI-чатбот легко с бесплатным сервисом от LiveAgent. Улучшите клиентскую поддержку с индивидуальными сценариями, источниками знаний и многим други...
4 мин чтения
Настройка AI-бота поддержки в LiveAgent состоит из шести шагов, разделённых между двумя системами: три в FlowHunt (создать Flow, подключить источники знаний, сгенерировать API-ключ) и три в LiveAgent (подключить AI-провайдера, создать чатбот, применить его к виджету чата). Вот точный порядок, что делает каждый шаг и что тестировать, прежде чем его увидят клиенты.
В этой статье:
- Перед началом: что на самом деле нужно AI-боту поддержки
- Шаг 1: Создайте Flow в FlowHunt
- Шаг 2: Подключите источники знаний
- Шаг 3: Сгенерируйте API-ключ
- Шаг 4: Подключите AI-провайдера в LiveAgent
- Шаг 5: Создайте чатбота в LiveAgent
- Шаг 6: Примените его к виджету чата
- Тестируйте до запуска, а не после
Большинство руководств по настройке AI-чатбота сразу переходят к «подключите AI-провайдера», упуская то, что на самом деле определяет, будет ли он работать: из какого контента он будет отвечать и в каком порядке всё собирать, чтобы ничего не сломалось на полпути.
Это руководство посвящено конкретно AI-чатботу LiveAgent , поэтому каждый шаг соответствует реальной настройке, по которой вы будете кликать, а не общему чек-листу. Если вы ещё не выбрали платформу, начните с нашего руководства как выбрать AI-чатбота .
Перед началом: что на самом деле нужно AI-боту поддержки
Две вещи должны существовать до того, как вы коснётесь каких-либо настроек. Во-первых, определённая область применения: на какие вопросы бот должен отвечать, а какие должны сразу передаваться человеку? Во-вторых, контент источника знаний: статьи базы знаний, документация по продукту или написанные ответы на FAQ, из которых бот может черпать информацию. Пропуск любого из этих шагов не помешает завершить настройку, но даст бота с красивой конфигурацией и без надёжных ответов.
| Что нужно | Откуда берётся |
|---|---|
| Определённая область применения | Список часто задаваемых повторяющихся вопросов от вашей команды |
| Контент источника знаний | База знаний, документация по продукту или контент, который вы пишете напрямую |
| Учётная запись AI-провайдера | OpenAI, Anthropic, Google Gemini или другой поддерживаемый провайдер |
| Учётная запись FlowHunt | Бесплатно с LiveAgent, отдельной платы за регистрацию нет |
Шаг 1: Создайте Flow в FlowHunt
Flow — это логика, которая определяет, как бот читает вопрос и что делает с ответом. Вы создаёте его в FlowHunt , платформе AI-автоматизации без кода от LiveAgent, а не в самом LiveAgent.
Начните с шаблона, если он подходит для вашего сценария, вместо того чтобы создавать с чистого листа. Flow, созданный с нуля, требует заметно больше времени на тестирование, чем адаптированный из рабочей начальной точки, поскольку вы проверяете одновременно и логику, и контент, а не только контент.
На этом этапе также стоит определить область применения не в теории, а конкретно. Запишите конкретные категории вопросов, которые должен обрабатывать Flow, и — что не менее важно — категории, которые он должен сразу передавать человеку, даже не пытаясь ответить.
Готовы вывести бизнес на новый уровень?
Попробуйте LiveAgent бесплатно и убедитесь сами.
Шаг 2: Подключите источники знаний
Это шаг, который на самом деле определяет, будет ли бот работать хорошо. Подключите базу знаний, документацию по продукту или любой письменный контент, из которого бот должен черпать ответы. Если источник знаний неполон или устарел на этом этапе, бот будет уверенно повторять этот пробел каждому клиенту, который спросит.
Например, команда, запускающая поддержку для нового тарифного плана, должна подключить документацию по этому плану до запуска, а не добавлять её потом, когда клиенты начнут спрашивать.
Организуйте контент источника перед подключением, а не после. База знаний, написанная для просмотра человеком, где информация разбросана по пяти связанным страницам, не трансформируется автоматически в чёткий ответ для бота, извлекающего данные из всех пяти сразу. Объединение ключевых фактов в меньшее количество более прямых материалов обычно даёт лучшие ответы, чем подключение существующей структуры сайта как есть.
Шаг 3: Сгенерируйте API-ключ
API-ключ позволяет LiveAgent и FlowHunt общаться как единая связанная система. Сгенерируйте его в FlowHunt после того, как Flow и источники знаний готовы — он понадобится для настройки со стороны LiveAgent на следующих шагах.
Относитесь к этому ключу как к любому другому учётным данным: храните его в месте, где ваша команда сможет его найти позже, и не вставляйте в общие документы или сообщения чата, где он может остаться дольше, чем следует.
Подпишитесь на рассылку
Свежие советы и предложения прямо в ваш почтовый ящик.
Шаг 4: Подключите AI-провайдера в LiveAgent
Вернувшись в LiveAgent, подключите AI-провайдера, который будет непосредственно генерировать ответы. LiveAgent поддерживает OpenAI, Anthropic и Google Gemini по состоянию на сентябрь 2026 года, а также собственного провайдера FlowHunt.
Какой выбрать — зависит не столько от качества модели, сколько от практических соображений: существующие отношения с вендором, требования соответствия, указывающие на конкретную компанию, или просто нежелание делать все AI-функции зависимыми от одного провайдера.
Шаг 5: Создайте чатбота в LiveAgent
После подключения провайдера создайте объект чатбота в LiveAgent и свяжите его с Flow, созданным на шаге 1. Здесь же вы устанавливаете порог передачи — минимальное количество ответов AI до того, как станет доступна передача диалога человеку, или право AI-агента решать самостоятельно, когда передавать.
Устанавливайте этот порог осознанно, а не оставляйте значение по умолчанию. Слишком высокий — и разочарованные клиенты будут проходить через круги бесполезных ответов, прежде чем попасть к человеку. Слишком низкий — и бот будет передавать вопросы, с которыми мог справиться сам, что тратит время агентов на запросы, которым человек вообще не нужен.
Шаг 6: Примените его к виджету чата
Финальный шаг — применить настроенного чатбота к вашему виджету живого чата, чтобы он был первым, с кем взаимодействует клиент при открытии чата. До этого шага ничто не меняется для клиентов, что делает его естественной точкой паузы для тестирования всего созданного.
Тестируйте до запуска, а не после
Прежде чем этот бот когда-либо заговорит с реальным клиентом, протестируйте его на своём списке известных вопросов — тех же, что вы использовали для определения области применения на первом шаге. Отметьте каждый неверный, неполный или запутанный ответ и исправьте источник знаний или логику Flow, прежде чем включать виджет в работу.
После запуска работа не заканчивается. Частота эскалации, повторяющиеся неверные ответы и язык клиентов меняются со временем — именно это более подробно рассматривается в нашем руководстве по исправлению низкопроизводительного чатбота , когда через несколько месяцев производительность начнёт снижаться. Хорошая привычка проверять результаты на первой неделе позволяет выявить большинство проблем на раннем этапе, до того как они станут заметной закономерностью для клиентов.
