OpenAI-де әр өзара әрекет арқылы қолдауды жақсарту

Бұл — OpenAI өз технологиясы мен API-ларын қалай қолданып жатқанын көрсететін ішкі мысалдар сериямыздың бір бөлігі. Бұл құралдар тек OpenAI ішінде қолданылады және мұнда озық AI біздің командалардағы түрлі қолдану сценарийлерін қалай қолдайтынын көрсету үшін мысал ретінде берілген. Сондай-ақ, озық AI командаларымызға жұмысты қалай тиімді атқаруға көмектесетінін анығырақ көрсету үшін ішкі құрал атауларын да бөлісіп отырмыз.

Тарихи тұрғыдан алғанда, қолдау кезектерді, тикеттерді және өткізу қабілетін білдіретін. Бірақ OpenAI-де бұл жеткіліксіз болды. Біз жүздеген миллион пайдаланушыға қызмет көрсетеміз, жыл сайын миллиондаған сұрауды өңдейміз және бұл көлемнің жыл сайын бірнеше есе өсетінін көріп отырмыз.

Көп ұйымдар ауқым мәселесімен жұмыс істейді. Одан азы ауқыммен және аса жылдам өсіммен қатар жұмыс істейді. Ал өте азы осы екеуіне де тап болып, сонымен бірге жағдайды түбегейлі өзгерте алатын технологияны өзі жасап жатады. Дәл осы үйлесім бізге қолдауды түбінен қайта ойластыруға бірегей мүмкіндік берді.

Қолдау — көлем мәселесі емес. Бұл инженерлік және операциялық жобалау міндеті. Сондықтан біз басқаша нәрсе құрдық: әр өзара әрекет келесісін жақсартатын операциялық модель.

Ops командасы қолдау сұрақтарын чат-бот арқылы бұрып жіберуден әлдеқайда әрі барғысы келді. Команданың көзқарасы айқын: қолдауды үздіксіз үйреніп, жақсарып отыратын AI операциялық моделі ретінде қайта елестету.

Ортасында үш негізгі құрылыс блогы бар:

• Беттер. Қолдау жүйелерімен өзара әрекет жасалатын орындар. Чат, email және телефон, бірақ барған сайын көмектің тікелей өнімнің ішіне ендірілген түрі көбейіп келеді.
• Білім. Жай ғана статикалық құжаттар емес, нақты әңгімелерден, саясаттардан және контекстен алынған, үнемі жаңарып, жетіліп отыратын нұсқаулықтар.
• Evals және классификаторлар. Бағдарламалық жасақтама мен адамдар бірлесе құрған ортақ сапа анықтамалары, сондай-ақ кері байланысты өлшеуге, жақсартуға және айқындауға арналған құралдар.

Бұл бөліктер оқшау тұрмайды. Олар цикл құрайды. Enterprise әңгімесінде байқалған үлгі developer FAQ-қа әсер ете алады. Бір жағдайға жазылған eval мыңдаған өзге жағдай үшін модельді күшейтеді. Ал бірдей примитивтер әр бетті — чат, email, дауыс — қуаттандыратындықтан, жақсартулар арналар арасында автоматты түрде ауқымдалады.

Қолдау өкілінің рөлі өзгеріп жатыр. Біздің мақсатымыз — модельді негізінен транзакциялық жұмысты өңдеуге бағытталудан жалпы құру процесінің бір бөлігіне айналдыру. Оларға архитектураның өзіне үлес қосу мүмкіндігі беріледі: өзгерістерді төменнен жоғары енгізу арқылы тікелей де, күнделікті жұмыстың табиғи ағымы арқылы жанама да.

Өкілдер тест кейстеріне айналуы тиіс өзара әрекеттерді белгілейді, жаңа үлгілерді көргенде классификаторларды ұсынып, енгізеді, тіпті workflow олқылықтарын бірнеше күн ішінде жабу үшін жеңіл автоматтандыру прототиптерін де жасайды. Оқыту да өзгереді: енді ол тек саясаттар туралы емес, өзара әрекеттерді бағалау, құрылымдық олқылықтарды анықтау және жақсартуларды кері енгізу туралы.

Жаңа тәсіл қолдау өкілдерінің жауап беруші ғана емес, құрастырушы да болуын көздейді.

Нәтижесінде өткізу қабілетімен емес, эволюциялану мүмкіндігімен көбірек айқындалатын қолдау ұйымы қалыптасады. Әр адам пайдаланушыларға қызмет көрсетіп қана қоймай, барлық пайдаланушыларға қызмет ететін тетікті де белсенді түрде жақсартады.

Қолдауды осылай құру тек OpenAI стегіне сүйенгендіктен мүмкін болды.

• Agents SDK әдепкі бойынша бізге қадам деңгейіндегі іздер мен бақыланушылық береді. Біз run-дарды қайта ойната аламыз, tool call-дарды тексереміз және түпкі себептерді бірден жөндейміз.
• Responses API тон, дұрыстық және саясатқа сәйкестік үшін классификаторларды іске қосады.
• Realtime API дауыстық қолдауды мүмкін етеді.
• OpenAI-дің Evals бақылау тақтасы сапаны өлшенетін әрі уақыт бойынша оңай көрінетін етеді.

Платформа примитивтері дайын күйде келгендіктен, біз жүйелерді бір-біріне тігумен аз уақыт өткізіп, маңыздырақ іске көбірек назар аударамыз: ненің жақсы екенін анықтау, оны өлшеу және жақсарту.

Біз жақсы жұмыс істеген қарапайым Q&A жауап берушіден бастадық. Agents SDK көмегімен қайтарымдар, шот-фактуралар, инцидент іздеулері сияқты нәрселерге арналған динамикалық әрекеттерге жылдам ұлғайдық. Модельдер контекст терезелерінің ұлғаюы, Deep Research және агенттік қабілеттердің күшеюі арқылы жақсара берген сайын, біз сол жетістіктерді бірден қабылдай аламыз.

Evals күнделікті әңгімелерді өндірістік тесттерге айналдырады. Олар «керемет» дегеннің не екенін кодификациялайды — мәселені шешу ғана емес, оны сыпайы, түсінікті және тұрақты түрде орындау. Бұл жерде өкілдер тікелей рөл атқарады: eval-дарға айналатын күшті және әлсіз мысалдарды белгілейді, ал сол eval-дар модель мінез-құлқын бағыттау үшін өндірісте үздіксіз іске қосылады.

«Әдетте проблема туындағанда, сіз жай ғана мүмкіндігінше тез көмек алғыңыз келеді. AI құралдарымызды қолдану арқылы біз сол жауаптарды әлдеқайда жылдам аламыз — және дәл сондай маңыздысы, модель қашан жауап бермеуі керегін білеміз», — дейді Қолдауды автоматтандыру жөніндегі бағдарламалық жасақтама инженері Jay Patel.

Үйрену мәселе шешумен тоқтамайды. Үлгілер білімге, автоматтандыруға және өнім дизайнына қайта беріледі. Жүйе жинақталады: пайдаланушылар үшін жылдамырақ жауаптар, құрастырушылар үшін тығыз кері байланыс циклдері және әр беттегі сапаға тұрақты түрде жоғарырақ талап.

Және үйренетін тек AI емес. Ұйым да онымен қатар үйренеді. Мамандар модельдердің қай жерде әлсіз екенін көреді, жаңа классификаторларды қалыптастырады және fine-tuning үшін деректер жиындарын қосады. Бақыланушылық бақылау тақталары сапаны өлшенетін етеді, өнімділіктің уақыт өте қалай жақсаратынын көрсетеді.

Ең терең өзгеріс — құралдарда емес, адамдарда және ұйымның табысты қалай өлшейтінінде. Қолдау мамандары мәселелерді шешкені үшін ғана емес, білімді нақтылағаны, модельдерді жақсартқаны және жүйенің өзін кеңейткені үшін де мойындалады. Көшбасшылар командаластың жаңа түрін іздейді: алдыңғы шептегі эмпатияны жобалау түйсігімен ұштастыратын, қолдау шеберлігін жүйені жақсартуға деген қызығушылықпен біріктіретін адамды.

Ал біздің көзқарасымыз бойынша, қолдау баратын бір орын болудан қалады. Ол өнімнің әр бетіне тоқылған әрекетке айналады. Пайдаланушылар «тикет ашпайды». Олар жай ғана тұрған жерінде өзіне қажет нәрсені алады.

Ауқымға жауап ретінде басталған нәрсе адамдар мен AI-дың бірге қалай жұмыс істей алатынының сызбасына айналды: бірлескен, бейімделгіш және үздіксіз жақсаратын.