Итоги оценки Базы знанийЧасть 1 –
Описание задачи Часть 2 –
Критерии качества статей в БЗЧасть 3 –
Стартовый набор лоукодераЧасть 4 –
Испытание Confluence разметкой1️⃣Потрачено 1,5 млн токенов на обработку Базы знаний — без учёта токенов, ушедших на сам процесс настройки. Звучит масштабно, но в переводе на рубли получилось до 500 рублей
2️⃣Мои затраты времени на построение воркфлоу около 40 рабочих часов. Может следующий проект будет побыстрее🤞🏻
3️⃣Написала 2 статьи на внутреннем портале для коллег с инструкцией по подключению Wiki к n8n, описанием воркфлоу и статистикой по отчету — no-code код у нас в компании набирает популярность, и на эту задачу было много запросов. Получила 100 прочтений и 8 сохранений в избранное.
4️⃣Получен отчет со списком правок БЗ
Наверное, это первый такой случай, когда мы на столько системно улучшаем базу знаний, а не просто просим оставлять комментарии о неточностях, чтобы потом мы могли поправить или дополнить знания.
5️⃣
Как устроен сам отчёт: одна строка — одна оценённая страница. Столбцы — заголовок страницы, ссылка на неё, и дальше критерии оценки: PASS, если по критерию всё в порядке, FAIL — если страница не соответствует.
По каждому критерию есть текстовое описание оценки и рекомендация, что нужно исправить. По каждой странице — общее саммари.
Отдельно —
critical_issues: список номеров критических критериев, которые страница провалила. Это не оценка «вообще», а именно перечень самых критичных дефектов, чтобы сразу было видно, какие страницы переписывать в первую очередь. Описание критических дефектов есть в посте о критериях качества
И вот такая структура по оценкам страниц у меня получилась (см.скрин)
Сейчас мы с коллегами улучшим подачу информации и в ноябре-декабре вернусь к вам с отчетом, как это повлияло на качество ответов бота-поддержки😉