> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.ycloud.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Рекомендации ИИ > Превращайте переведенные на операторов диалоги в практические улучшения AI Agent. Превращайте переведенные на операторов диалоги в практические улучшения AI Agent. Функция «Рекомендации ИИ» помогает вашей команде выявлять **пробелы в контенте**, **пробелы в данных** и **пробелы в действиях**, а затем подсказывает администраторам, как опубликовать готовые ответы Q\&A, создать Data Connectors или настроить Skills для устранения недостающих возможностей. ## Как работают рекомендации ИИ Когда клиенты переводятся на оператора-человека, диалог часто указывает на причину, по которой AI Agent не смог выполнить задачу. Рекомендации ИИ группируют повторяющиеся сбои по типам пробелов и предлагают администратору следующее действие: добавить недостающие знания, подключить актуальные данные о клиентах или бизнесе либо создать Skill для автоматизации внешних операций. | Тип пробела | Что это значит | Типичный следующий шаг | | - | - | - | | **Пробел в контенте** | У AI Agent нет необходимых материалов в базе знаний, например правил, описания продукта или инструкции по устранению неполадок. | Проверьте и утвердите созданный черновик Q\&A для добавления в базу знаний. | | **Пробел в данных** | AI Agent требуются актуальные или персонализированные данные клиента, такие как статус заказа, реквизиты аккаунта, статус доставки или информация о подписке. | Создайте Data Connector, а затем используйте его в Skill, чтобы AI Agent мог запрашивать нужные данные. | | **Пробел в действиях** | AI Agent требуются разрешения и последовательность шагов для выполнения внешнего действия, например отмены подписки, изменения адреса, оформления возврата или обновления прав доступа. | При необходимости создайте Data Connector, затем настройте Skill с подтверждением, проверками, шагом действия и резервной обработкой ошибок. | *** ## Кому подходит эта функция Эта функция предназначена для отделов поддержки, команд клиентского сервиса, администраторов AI Agent и всех, кто отвечает за точность и полноту базы знаний AI Agent. Используйте рекомендации ИИ как регулярную очередь задач: откройте страницу, просмотрите наиболее важные предложенные пробелы и выполните рекомендованное действие для каждого типа. *** ## Где найти 1. Откройте настройки вашего AI Agent. 2. На панели слева выберите **Recommendation**. Откроется страница с очередью рекомендаций, автоматически сформированных на основе повторяющихся переводов на операторов. Страница рекомендаций YClouder с карточкой пробела в контенте, обоснованием рекомендации, черновиком Q&A и деталями рекомендации *** ## Обзор страницы | Область | Описание | | - | - | | Сводка влияния | В верхней части страницы показаны наиболее эффективные способы повысить процент успешного решения вопросов агентом. | | Распределение пробелов | Накопительная диаграмма показывает количество рекомендаций по пробелам в контенте, данных и действиях, а также долю каждого типа в общем объеме. | | Количество рекомендаций | Показывает число рекомендаций, соответствующих текущим фильтрам и условиям поиска. | | Список рекомендаций | На каждой карточке отображаются тип пробела, уровень влияния, заголовок рекомендации, краткое описание, количество переведенных диалогов и время создания. | | Страница сведений | Правая панель меняется в зависимости от типа пробела. Для пробелов в контенте открывается **Review Q\&A draft**. Для пробелов в данных и действиях открывается **Connect data and create skill**. | | Детали рекомендации | В карточке деталей отображаются тип пробела, ожидаемое влияние, переведенные диалоги, недостающая возможность и статус. | *** ## Поиск нужных рекомендаций | Элемент управления | Как использовать | | - | - | | Сортировка | Используйте параметры сортировки, например **Impact**, чтобы в первую очередь обработать рекомендации, которые помогут максимально сократить количество переводов на операторов. | | Фильтры | Используйте фильтры **Gap type**, **Status** и **Generated time** для сужения списка. Например, оставьте статус **Active** , если вам нужны только рекомендации, ожидающие проверки. | | Поиск рекомендаций | Ищите по ключевым словам из заголовка рекомендации, темы, недостающей возможности или проблемы клиента, чтобы быстро найти конкретную рекомендацию. | Страница рекомендаций YClouder с открытой панелью фильтров по типу пробела, статусу и времени создания *** ## Проверка рекомендации 1. Выберите рекомендацию из списка. Начните с элементов с высоким уровнем влияния, если хотите быстро сократить повторные переводы диалогов на операторов. 2. Проверьте **тип пробела** , чтобы понять, что требуется создать на основе рекомендации: статью базы знаний, Data Connector или автоматизированный Skill. 3. Ознакомьтесь со сводкой, подтверждающими данными о пробеле, причиной сбоя AI Agent и недостающей возможностью. В этих полях объясняется, на какой вопрос AI Agent не смог ответить или какое действие не смог выполнить. 4. Нажмите **View source conversations** , чтобы просмотреть переданные операторам диалоги, отобранные ИИ. Эти источники помогут проверить, основана ли рекомендация на реальных потребностях клиентов и полезных ответах специалистов поддержки. 5. Для **Content Gap** проверьте сгенерированный ИИ черновик Q\&A. Вы можете отредактировать заголовок и ответ перед публикацией. 6. Для **Data Gap** или **Action Gap** проверьте предложенные поля Data Connector и шаги Skill перед созданием автоматизации. 7. Если рекомендация верна, выполните основное действие для соответствующего типа: **Approve as Q\&A** для Content Gap или **Create a data connector**, **Create a skill** и **Mark as done** для Data и Action Gap. Исходные диалоги доступны только для чтения. Они предназначены для того, чтобы помочь рецензентам понять, почему была создана рекомендация, и убедиться в надежности предложенного Q\&A, коннектора или Skill. Панель исходных диалогов для рекомендации по Content Gap в YCloud с размытыми именами клиентов и номерами телефонов *** ## Устранение Data Gap и Action Gap Рекомендации по Data и Action Gap открывают страницу **Connect data and create skill** вместо черновика Q\&A. Используйте эту страницу для анализа подтверждающих данных, понимания недостающей функциональности и создания необходимой для AI Agent автоматизации. | Область страницы | Что проверить | Что делать дальше | | - | - | - | | **Recommendation** | Ознакомьтесь со сгенерированной сводкой и статусом. Используйте **View source conversations** , если требуется проверить переданные операторам диалоги, лежащие в основе предложения. | Если предложение неактуально, отклоните его. Если оно полезно, перейдите к настройке автоматизации. | | **Gap evidence** | Проверьте **Agent failed because**, **Missing capability** и **Data the agent needs**. Поля данных отображаются в виде тегов-чипов, например balance, disputeId или status. | Убедитесь, что недостающая возможность и требуемые поля соответствуют реальным рабочим задачам. | | **Create the automation** | На странице рекомендуются две карточки настройки: **Create a data connector** и **Create a skill**. Карточка коннектора описывает добавляемую возможность API, а карточка навыка — сценарий, который будет вызывать этот коннектор. | Сначала создайте и протестируйте коннектор, затем выберите его в конструкторе навыков и завершите настройку Skill. | | **Mark as done** | После настройки и тестирования коннектора и Skill вернитесь к рекомендации. | Нажмите **Mark as done** , чтобы рекомендация переместилась из активной очереди. | Skill зависит от Data Connector. Сначала настройте и протестируйте коннектор, затем выберите его в конструкторе навыков. *** Рекомендации по Data и Action Gap не публикуют ответ Q\&A напрямую. Они помогают настроить недостающую автоматизацию, чтобы AI Agent мог получать нужные данные или безопасно выполнять внешние действия. | Шаг | Что вы настраиваете | Почему это важно | | - | - | - | | **1. Create a data connector** | Откройте модуль Data Connectors с уже заполненными рекомендуемым именем коннектора и возвращаемыми полями. Добавьте конечную точку API, параметры аутентификации, параметры запроса и маппинг ответов. | Это предоставит AI Agent доступ к актуальным данным клиентов или бизнеса вместо использования только статического содержимого базы знаний. | | **2. Create a skill** | Откройте Skill Builder с рекомендуемыми шагами, вызывающими Data Connector. Для Action Gap включите подтверждение личности, проверку условий, подтверждение от пользователя, шаг действия и передачу диалога оператору, если действие невозможно выполнить безопасно. | Это превратит недостающую возможность в повторяемый рабочий процесс, которому может следовать AI Agent. | | **3. Mark as done** | После настройки и тестирования коннектора и Skill вернитесь к рекомендации и нажмите **Mark as done**. | Рекомендация перейдет в статус **Approved**, оставаясь доступной через фильтры по статусу. | Создайте и протестируйте Data Connector перед завершением настройки Skill. Skill использует возвращаемые поля коннектора для надежного поиска данных или выполнения рекомендуемого действия. *** ## Редактирование черновика перед утверждением Созданный черновик Q\&A появляется для рекомендаций Content Gap. Перед его утверждением убедитесь, что вопрос звучит естественно для клиента, а ответ достаточно понятен для повторного использования AI Agent. | Заголовок Q\&A | Ответ Q\&A | | - | - | | Используйте естественный вопрос клиента. Сделайте его достаточно конкретным, чтобы он соответствовал повторяющейся проблеме, но в то же время достаточно широким, чтобы подходить будущим клиентам. | Напишите прямой, полный ответ. Удалите все, что относится только к одному клиенту, например личные данные аккаунта или разовые заметки по устранению неполадок. | *** ## Отклонить рекомендацию Если рекомендация не полезна, нажмите **Reject**. Вы можете отклонить рекомендацию, если доказательства не подтверждают предложение, отсутствующую возможность не стоит автоматизировать, исходные диалоги слишком специфичны для конкретного клиента или ваша команда не хочет, чтобы AI Agent обрабатывал эту тему. Отклоненные рекомендации удаляются из активной очереди, но их все равно можно найти с помощью фильтра статусов. Область действий с рекомендацией с кнопками View source conversations, Reject и Approve as Q&A *** ## Что делает рекомендацию качественной Качественная рекомендация обычно формируется на основе нескольких переданных диалогов с четким паттерном и достаточным количеством подтверждений для определения следующего улучшения. Оптимальный тип рекомендации зависит от того, чего не хватало AI Agent: многократно используемых знаний, актуальных данных или безопасного сценария действий. | Тип пробела | Подходит | Не подходит | | - | - | - | | **Content Gap** | Повторяющийся вопрос о продукте, правилах, выставлении счетов или устранении неполадок, который может стать стабильным материалом базы знаний. | Ответ зависит от личного аккаунта, заказа, оплаты или статуса доставки конкретного клиента. | | **Data Gap** | AI Agent должен запросить персонализированную информацию или данные в реальном времени, а необходимые поля могут быть получены через API. | Источник данных недоступен, не может быть безопасно открыт или изменяется слишком непредсказуемо для сопоставления с ответом коннектора. | | **Action Gap** | AI Agent должен выполнить повторяемую операцию с четкими проверками соответствия критериям, подтверждением, обработкой успешного завершения и резервными правилами. | Операция требует оценки вручную, неподдерживаемых разрешений или утверждения правил, которые должны оставаться за оператором-человеком. | This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.