--- title: "Fast Line Pro — AI-агент для підтримки клієнтів" description: "Як Fast Line Pro у ConnectiveOne допомагає автоматизувати відповіді клієнтам на основі бази знань." --- # Огляд модуля Fast Line Pro Fast Line Pro допомагає закривати типові звернення клієнтів автоматично — на основі вашої бази знань і налаштованих інструкцій для AI-агента. Цей огляд зібрав головне для керівників підтримки та інтеграторів: як працює модуль, як підготувати базу знань, як писати промпт (включно з режимами **Візуальний**, **Сирий**, **Monaco**) і з чого почати перший агент. Коротке відео — на початку сторінки. --- ## Для кого цей модуль - **Керівники підтримки та бізнес-менеджери** — хочуть масштабувати першу лінію підтримки без пропорційного збільшення штату. - **Інтегратори та налаштовувачі** — створюють агентів, бази знань і вбудовують AI у сценарії ботів. - **Оператори та тімліди** — працюють у команді, де Fast Line Pro закриває частину звернень автоматично, а складні кейси передаються людям. --- ## Що таке Fast Line Pro **Fast Line Pro** — це модуль ConnectiveOne для автоматичних AI-відповідей на основі **бази знань**. Ви завантажуєте свої документи (FAQ, інструкції, політики, описи продуктів), система розбиває їх на фрагменти (чанки) і зберігає для швидкого пошуку. Коли клієнт ставить запитання, **AI-агент** знаходить релевантні фрагменти і формулює відповідь — це називається RAG-підхід (Retrieval-Augmented Generation). Ключові компоненти: - **База знань** — контейнер із завантаженими документами, розбитими на чанки для пошуку. - **AI-агент** — інтелектуальний помічник, який використовує базу знань і ваші інструкції (промпт) для формулювання відповідей. - **Чат-бот** — спрощений варіант агента для типових Q&A-сценаріїв. Fast Line Pro — це не заміна операторів, а їхній «швидкий фронт»: типові питання закриваються автоматично, а складні йдуть до людей з уже наявним контекстом. --- ## Навіщо це потрібно бізнесу | Проблема | Як вирішує Fast Line Pro | |---|---| | Оператори витрачають час на однакові питання | Агент автоматично відповідає з бази знань | | Клієнти чекають у черзі | Відповідь надходить одразу, 24/7 | | Різні оператори дають різні відповіді | Єдине джерело правди — ваші документи | | Масштабування вимагає нових людей | Більше звернень обробляється без збільшення штату | | Знання «в головах» — при звільненні зникають | Знання зафіксовані в базі і доступні агенту | Додаткові переваги: - **Контроль якості відповідей** — можна перевіряти відповідь агента (наприклад, чи не просить клієнт оператора) і автоматично передавати діалог людині. - **Оновлення в одному місці** — змінили документ → оновили базу знань → агент одразу використовує нову інформацію. - **Автосинхронізація** — можна налаштувати автоматичне оновлення бази знань із зовнішнього джерела (сайт, Notion тощо) через KBPlugin. --- ## Як це працює — крок за кроком 1. **Підготуйте базу знань.** Завантажте файли (TXT, MD, PDF, DOCX, XLSX та інші) у Fast Line Pro. Система обробить їх і розіб'є на фрагменти (чанки). 2. **Створіть AI-агента.** Задайте назву, підключіть базу знань за потреби, напишіть інструкції в блоці **Інструкції**, оберіть модель ШІ й відкрийте **Налаштування параметрів моделі**, щоб переглянути всі параметри, доступні для цієї моделі. За потреби підключіть **Інструменти** з **Каталогу tools** і натисніть **Опублікувати**, щоб зберегти зміни та застосувати їх у діалогах. Детальніше — у статтях [Створити агента](/uk/fastlinepro/how-to/create-agent.md) та [Підключити та налаштувати інструменти агента](/uk/fastlinepro/how-to/configure-agent-tools.md). 3. **Вбудуйте в сценарій.** У боті (віджет, Telegram, Viber, WhatsApp тощо) додайте крок «запит клієнта» → виклик агента Fast Line Pro → відповідь клієнту. За потреби — перевірка відповіді та передача оператору. 4. **Клієнт ставить питання.** Агент шукає релевантні фрагменти в базі знань, формує відповідь і відправляє в чат. 5. **Якщо агент не впевнений** або клієнт просить людину — сценарій може передати діалог оператору; оператор бачить контекст і продовжує розмову. --- ## База знань: як підготувати якісно Якість відповідей агента безпосередньо залежить від якості бази знань. Ось рекомендації. ### Формати файлів Підтримуються: **TXT, MARKDOWN (MD), MDX, PDF, HTML, XLSX, XLS, DOCX, CSV, HTM**. Для найкращої обробки рекомендовано **TXT** або **Markdown**. ### Структура файлу Найкращий підхід — формат «Питання–Відповідь», розділений блоками `---`: ``` Можливі питання: Як скасувати замовлення? Чи можна повернути товар? Відповідь: Для скасування замовлення перейдіть в особистий кабінет, розділ «Мої замовлення», виберіть потрібне замовлення і натисніть «Скасувати». Повернення товару можливе протягом 14 днів з моменту отримання. --- Можливі питання: Яка вартість доставки? Скільки коштує доставка? Відповідь: Доставка безкоштовна при замовленні від 1000 грн. Для замовлень менше 1000 грн вартість доставки — 80 грн. ``` Також можна використовувати формат переліку фактів — без питань, просто блоки інформації. ### Поради щодо бази знань - **Пишіть зрозуміло** — уявіть, що пояснюєте новому оператору. Уникайте внутрішнього жаргону без пояснення. - **Додавайте варіанти формулювань** — клієнти питають по-різному: «як повернути товар», «повернення», «хочу здати товар». Чим більше варіантів — тим точніший пошук. - **Тримайте актуальність** — застарілі відповіді гірше, ніж відсутність відповіді. Оновлюйте базу при зміні умов, акцій, процесів. - **Одна тема — один блок** — не змішуйте доставку і повернення в одному чанку. Розділювач `---` допоможе. - **Перевіряйте після завантаження** — протестуйте агента реальними питаннями клієнтів і доповніть базу там, де він не знаходить відповідь. - **Використовуйте KBPlugin** для автоматичної синхронізації, якщо ваші знання живуть у зовнішній системі (сайт, Notion, wiki). --- ## Промпт агента: як написати правильно **Промпт (інструкції)** — це текст, який визначає роль, стиль і правила поведінки агента. Редагується в блоці **Інструкції** на картці агента. Для простих текстів зручний режим **Візуальний**; для XML-секцій, JSON-схем або таблиць — **Monaco** або **Сирий** (система може відкрити Monaco автоматично). Детальніше про режими редактора та гібридний формат Markdown + XML + JSON — у [інструкції з налаштування промпту](/uk/fastlinepro/how-to/configure-agent-prompt.md). ### Що має бути в промпті 1. **Роль агента.** Хто він: «Ви — консультант служби підтримки компанії X», «Ви — віртуальний асистент інтернет-магазину Y». 2. **Тон і стиль.** Дружній, професійний, формальний, неформальний. Наприклад: «Відповідайте коротко, дружньо, українською мовою». 3. **Правила поведінки.** Чого агент НЕ повинен робити: - «Не вигадуйте інформацію, якої немає в базі знань» - «Якщо не знаєте відповіді — скажіть клієнту, що передасте питання оператору» - «Не обговорюйте конкурентів» - «Не давайте юридичних порад» 4. **Контекст бізнесу.** Інформація, яку агент повинен знати: назва компанії, години роботи, ключові правила. 5. **Формат відповіді.** Наприклад: «Відповідайте в 2–3 реченнях, без списків», або навпаки — «Структуруйте відповідь списком, якщо є кілька пунктів». ### Приклад промпту ``` Ви — AI-асистент служби підтримки компанії «КвізБот». Ваша роль — допомагати клієнтам з питаннями щодо продуктів, доставки та повернень. Правила: - Відповідайте українською мовою, дружнім та професійним тоном. - Базуйтеся виключно на інформації з бази знань. - Якщо відповіді немає в базі знань — скажіть клієнту, що передасте питання оператору. - Не вигадуйте і не додавайте інформацію від себе. - Будьте лаконічні: відповідь у 2–4 реченнях. Контекст: - Компанія працює з 9:00 до 18:00 (Пн–Пт). - Безкоштовна доставка при замовленні від 1000 грн. - Повернення товару можливе протягом 14 днів. ``` ### Поради щодо промпту - **Почніть з простого** — базова роль + одне правило «не вигадуй». Поступово додавайте деталі. - **Тестуйте і ітеруйте** — попросіть колег поставити агенту реальні питання. Якщо він відповідає не так — уточніть промпт. - **Використовуйте змінні** — `{{client_name}}`, `{{company_name}}` та інші для персоналізації. Формат у промпті: подвійні фігурні дужки. Змінні налаштовуються окремо — [Налаштувати змінні агента](/uk/fastlinepro/how-to/configure-agent-variables.md). - **Вказуйте, що робити при відсутності відповіді** — «передати оператору», «запропонувати залишити контакти», «сказати, що інформація уточнюється». - **Обмежуйте теми** — якщо агент повинен відповідати тільки про доставку, вкажіть це явно. Інакше він може «розговоритися» на теми, де у нього немає якісної інформації. --- ## Перевірка відповідей агента Агент може не завжди давати ідеальну відповідь. ConnectiveOne дозволяє вбудувати перевірку в сценарій: - **Перевірка на ключові слова** — якщо у відповіді агента є «передати оператору», «не знаю», «зверніться» — сценарій може автоматично переключити діалог на людину. - **Перевірка на порожню відповідь** — якщо агент не зміг знайти відповідь, клієнт не залишається без допомоги. - **Фоллбек-сценарій** — якщо агент не впорався, запускається альтернативний сценарій (наприклад, перехід у чергу операторів або пропозиція залишити контакти). Це дає гнучкість: AI обробляє основний потік, а критичні ситуації — під контролем. --- ## Типові сценарії використання ### Перша лінія підтримки Клієнт пише в чат на сайті або в месенджері. Бот зустрічає його, передає питання агенту Fast Line Pro. Якщо агент знаходить відповідь у базі знань — відповідає. Якщо ні — передає оператору з контекстом. ### FAQ у месенджерах Один агент із спільною базою знань обслуговує Telegram, Viber, WhatsApp та віджет на сайті. Відповіді однакові у всіх каналах, оновлення бази автоматично поширюються. ### Категоризація + консультація Спочатку AI визначає тему звернення (доставка, оплата, технічна проблема), потім відповідає з відповідної частини бази або передає у потрібний відділ. ### Оновлення акцій і умов Змінили умови акції — оновили документ у базі знань (або налаштували автосинхронізацію) — бот одразу відповідає по-новому. Не потрібно оновлювати десятки скриптів. ### Масштабування без збільшення штату Сезонне зростання звернень (розпродажі, свята) — агент бере на себе типові питання, а оператори працюють зі складними кейсами. --- ## Як стартувати: покрокові рекомендації 1. **Почніть з однієї бази знань** для найчастіших питань — доставка, повернення, оплата, акції. 2. **Підготуйте структурований файл** у форматі «Питання–Відповідь» або блоки фактів. Якість файлу = якість відповідей. 3. **Створіть одного агента** з простим промптом — роль, тон, одне правило «не вигадуй». 4. **Вбудуйте в один канал** — наприклад, віджет на сайті. Протестуйте на реальних питаннях. 5. **Проаналізуйте результати** — де агент помиляється? Де не знаходить відповідь? Доповніть базу і уточніть промпт. 6. **Підключіть інші канали** — Telegram, Viber, WhatsApp. Додайте категоризацію або окремі бази для різних продуктів. 7. **Налаштуйте автосинхронізацію** через KBPlugin, якщо ваші знання живуть у зовнішній системі. --- ## Що ви отримуєте в результаті - **Швидкі відповіді** клієнтам 24/7 на типові питання без участі оператора. - **Єдине джерело правди** — відповіді базуються на ваших документах. - **Прозорість для операторів** — у діалозі Operator Line під відповідями агента (і підказками Copilot) можна переглянути **«ЦИТАТИ»**: з яких сегментів бази знань сформовано текст. Детальніше: [Джерела з бази знань у діалозі](/uk/operatorline/explanation/knowledge-base-citations-in-chat.md). - **Можливість оновлювати знання** — змінив документ → оновив базу → агент одразу використовує нову інформацію. - **Гнучкість сценаріїв** — можна комбінувати Fast Line Pro з категоризацією, перевіркою відповіді, передачею оператору, іншими кроками бота. - **Розвантаження команди** — оператори фокусуються на складних кейсах, ескалаціях і персональному сервісі. --- ## Важливо пам'ятати - **Якість відповідей = якість бази знань.** Документи мають бути зрозумілими, структурованими та актуальними. - **AI може помилятися.** Важливі кейси краще перевіряти. Завжди давайте клієнту можливість перейти до оператора. - **Промпт — це інвестиція.** Витратьте час на його написання та тестування — це окупиться якістю відповідей. - **Почніть з малого.** Один агент, одна база, один канал. Масштабуйте поступово. - **Видимість і доступ** до Fast Line Pro та баз знань визначаються правами у вашій системі. - **Fast Line Pro — це допомога команді**, а не заміна. Оператори залишаються для складних питань, ескалацій і персонального сервісу. --- ## Наступні кроки: детальні інструкції Скористайтеся цими статтями, щоб перейти від огляду до конкретних дій: - **Для інтеграторів** - [Інтегратор — Хаб сценаріїв для FastLinePro](/uk/fastlinepro/integrator-hub.md) - [Створити агента](/uk/fastlinepro/how-to/create-agent.md) - [Підключити та налаштувати інструменти агента](/uk/fastlinepro/how-to/configure-agent-tools.md) - [Створити чат-бота](/uk/fastlinepro/how-to/create-chatbot.md) - [Налаштувати промпт агента](/uk/fastlinepro/how-to/configure-agent-prompt.md) - [Підготувати файл для бази знань](/uk/fastlinepro/how-to/prepare-knowledge-base-file.md) - [Створити базу знань](/uk/fastlinepro/how-to/create-knowledge-base.md) - [Підключити базу знань до агента](/uk/fastlinepro/how-to/connect-knowledge-base-to-agent.md) - [Використати Fast Line Pro у сценарії](/uk/fastlinepro/how-to/use-action-fastline-pro.md) - **Для адміністраторів** - [Адміністратор — Хаб сценаріїв для FastLinePro](/uk/fastlinepro/admin-hub.md) - [Активувати KBPlugin](/uk/fastlinepro/how-to/activate-kbplugin.md) - [Налаштувати синхронізацію через KBPlugin](/uk/fastlinepro/how-to/configure-kbplugin-sync.md)