Distribuera företagskunskap till röstagenter

När organisationer använder röstagenter för att stödja anställda och kunder blir kvaliteten på informationen som dessa agenter förlitar sig på en kritisk faktor för deras prestanda. Agenter kan resonera bra på egen hand, men när de förväntas återspegla företagsspecifika policyer, produktdetaljer eller interna procedurer behöver de tillgång till pålitlig och välstrukturerad kunskap.

Agenternas kunskapsbaser ger denna grund och specialisering. De lagrar dokumentation, policyer, tekniska referenser, produktspecifikationer, supportmaterial och andra interna resurser. För effektiv användning måste innehållet vara kuraterat, organiserat och strukturerat så att agenter kan ge korrekta och välgrundade svar istället för att förlita sig på generell modellkunskap som kan vara ofullständig eller föråldrad.

Denna guide introducerar praktiska strategier för att hantera företagskunskapsbaser i agentdistributioner, vilket gör det möjligt för röstagenter att prestera konsekvent även när de arbetar med stora, varierade dokumentkollektioner.

Hur röstagenter får tillgång till din kunskapsbas

Du kan konfigurera en kunskapsbas direkt på ElevenLabs Agents-plattformen. Det innehållet blir tillgängligt för din agent under samtal.

Plattformen erbjuder två lägen för hur detta innehåll används:

• Direkt inkludering i kontext:För mindre kunskapsbaser injiceras innehållet direkt i modellens kontextfönster. Detta ger omedelbar åtkomst med minimal fördröjning och fungerar bäst för mindre kunskapsbaser.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): När en kunskapsbas är för stor för att passa i kontexten söker systemet istället igenom den och hämtar endast de mest relevanta sektionerna baserat på användarens fråga.

När RAG är effektivt och när det inte är det

Beslutet mellan direkt injektion och RAG beror främst på storleken på kunskapsbasen.

Tänk på ett "Produktmanualbibliotek" med 1000 dokument som totalt omfattar cirka 2 miljoner ord (~2,6 miljoner tokens). I detta fall överstiger direkt injektion kontextgränserna för de flesta snabba LLM:er och RAG aktiveras. Därför hämtas endast relevanta utdrag, vilket håller kontexten hanterbar oavsett den totala storleken på kunskapsbasen.

Omvänt, för ett 4-sidigt policydokument (~3 000 tokens), är direkt injektion snabbare och enklare. RAG skulle lägga till onödig fördröjning.

ElevenLabs-plattformen hanterar detta automatiskt: Alternativet att aktivera RAG blir endast tillgängligt när din kunskapsbas når en storlek där hämtning skulle vara mer effektiv än direkt inkludering.

Effektiva kunskapsbaser börjar med dokumentförberedelse

Om ett företag har en stor och varierad intern dokumentbas är det första steget inte implementering, utan kuratering. Utmärkta källor ger utmärkta svar, medan dåliga källor introducerar fel och hallucinationer.

Kuratera innan du implementerar. Arkivera eller ta bort föråldrade utkast, ersatta versioner och irrelevanta material. Om ett dokument inte ska användas för att besvara kundfrågor, bör det inte finnas i din kunskapsbas. Denna kuratering säkerställer att informationskällan förblir pålitlig och minskar brus under hämtning.

Organisera efter domän. Strukturera kvarvarande dokument i distinkta, logiska kategorier som HR-policyer, produktdokumentation, juridiska avtal, tekniska manualer eller kundsupportprocedurer. Denna domänorganisation blir kritisk när man implementerar multi-agent arbetsflöden på ElevenLabs-plattformen, där specialiserade agenter hanterar specifika kunskapsområden.

Kvalitet över kvantitet. En välkuraterad samling av några högkvalitativa dokument kommer att överträffa ett stort antal blandade kvalitetsfiler. Fokusera på fullständighet, noggrannhet och relevans inom varje domän. Att börja med ren, organiserad data är inte bara bästa praxis, det är skillnaden mellan en agent som glädjer användare och en som frustrerar dem med irrelevanta eller motsägelsefulla svar.

Strategier för implementering av kunskapsbas

När du har kunskap och åtkomstmönster är nästa fråga hur du ska ställa in din agentarkitektur för att effektivt få tillgång till kunskapsbasen. Organisationer kan välja mellan fem arkitektoniska tillvägagångssätt som kan implementeras direkt på ElevenLabs Agents-plattformen, från enkla till komplexa konfigurationer baserat på kunskapsskala och krav.

1. Enkel-agent kunskapsbas

Den mest direkta implementeringen kopplar en kunskapsbas direkt till en enda agent. Ladda upp dina kuraterade dokument till ElevenLabs Agent-plattformen för att skapa en kunskapsbas och tilldela den till din agent i konfigurationsinställningarna. Inga arbetsflöden, dirigering eller externa verktyg krävs. Detta tillvägagångssätt ger snabbast tid-till-värde - det är idealiskt för fokuserade användningsfall som endast HR-policyer, endast produktdokumentation eller kundsupport för en enda produktlinje.

Begränsningar uppstår i skala. Prestanda kan försämras med mycket stora eller mycket varierade kunskapsbaser. Utan specialisering söker agenten igenom alla dokument, vilket potentiellt hämtar mindre relevanta resultat när kunskapen spänner över mycket olika ämnen. När du märker att noggrannheten minskar på grund av kunskapsbasens mångfald är det dags att utvecklas till multi-agent arbetsflöden.

2. Multi-agent kunskapssegregering

För stora, varierade dokumentkollektioner ger en multi-agent arbetsflödesarkitektur effektiv skalning. En orkestreringsagent analyserar inkommande frågor och dirigerar dem till specialiserade agenter, var och en med en fokuserad kunskapsbas för deras domän. När en användare frågar "Vad är föräldraledighetspolicyn i Kalifornien?", identifierar systemet detta som HR-relaterat och dirigerar till en HR-specialiserad agent med tillgång endast till HR-dokument.

Implementeringen innebär att skapa separata kunskapsbaser per domän, bygga ett arbetsflöde med specialiserade noder och konfigurera dirigeringsvillkor. Mindre, fokuserade kontexter förbättrar noggrannheten och minskar fördröjningen, medan domänseparation förenklar underhåll eftersom varje område uppdateras oberoende. Tillvägagångssättet passar företag som distribuerar agenter över flera ämnesområden.

3. Hybridmetod: kunskapsbas för upptäckt, verktyg för data

Detta mönster separerar förståelse från uppslagning. Kunskapsbasen identifierar terminologi och kartlägger den till systemidentifierare som läggs till som ett dokument i kunskapsbasen, medan webhook-verktyg hämtar aktuell data från auktoritativa källor.

Till exempel, när man frågar "Vad är detaljerna för mitt Premium Plus-abonnemang?", använder agenten sin kunskapsbas för att identifiera abonnemangs-ID PLAN_001, och sedan kallar den ett verktyg som frågar din live-databas för aktuella priser och funktioner.

Detta garanterar noggrannhet eftersom fakta kommer från databaser snarare än LLM-generering, ger realtidsdata som återspeglar aktuell status och skapar revisionsspår genom loggade verktygsanrop. Det passar fall som kräver både dokumentationsförståelse och strukturerad datahämtning, vanligt inom kundsupport, kontohantering och e-handel där dokument förklarar koncept men databaser håller aktuella fakta.

4. Extern vektordatabas

Organisationer kan hantera sin egen vektordatabas (Pinecone, Weaviate, Qdrant) och exponera den genom anpassade webhook-verktyg. Detta erbjuder full kontroll över chunking, inbäddningar och hämtalgoritmer men introducerar operativt överhäng från infrastrukturhantering och ökad fördröjning från externa API-anrop. Detta kan ge flexibilitet men också introducera operativt överhäng och extern fördröjning.

5. Den dubbla hjärnarkitekturen

Vissa företag underhåller redan sina egna (finjusterade) LLM:er, och det mest effektiva sättet att ansluta dem är med en ElevenLabs Agent-plattform direkt (anpassad LLM) eller genom en Dual Brain-arkitektur.

Dual Brain-arkitektur (två aktiva LLM:er) används vanligtvis i fall där den anpassade LLM:en är för långsam för att underlätta en realtidskonversation. I dessa fall där djupare resonemang / ytterligare kontext krävs, drivs agenten av en snabbare LLM som kan kalla klientens kund-LLM för input, vilket sedan läggs till i konversationen genom kontextuella uppdateringar.

Eftersom dessa anrop är asynkrona förblir konversationen flytande medan backend utför tyngre beräkningar. Detta tillvägagångssätt låter företag bygga vidare på sin befintliga AI-infrastruktur.

Slutsats

Effektiva röstagenter förlitar sig på klar, välorganiserad kunskap. När företagsinformation är strukturerad, korrekt och lätt för agenter att navigera blir det en pålitlig källa de kan dra från för att ge välgrundade och konsekventa agentsvar.

ElevenLabs-plattformen erbjuder inbyggd kunskapsbasförvaltning, multi-agent arbetsflöden, webhook-integration och omfattande API:er designade för att fungera sömlöst tillsammans. När de implementeras genomtänkt med ren data och lämplig arkitektur blir företagskompetens tillgänglig genom naturlig konversation. Gjort väl, är detta inte bara en implementeringsdetalj, det är en operativ fördel.

Hur man gör: Skala dokumentuppladdningar

Konsolidera innan uppladdning.Istället för att ladda upp 500 individuella filer, slå samman alla dokument från en domän till en enda fil. Detta minskar hanteringskomplexiteten, förenklar agentkonfigurationen och förbättrar hämtningen genom att hålla relaterat innehåll tillsammans.

Gruppera dokument strategiskt efter produktlinje, region, avdelning eller funktion. Varje konsoliderad kunskapsbas kartläggs till en agent (enkel-agent) eller en specialiserad agentnod (multi-agent arbetsflöden).

Utnyttja ElevenLabs API för att ladda upp innehåll från URL:er, text eller filer. Integrera uppladdningar i din CI/CD-pipeline så att konsolidering och uppdateringar sker automatiskt när källdokumentationen ändras.

Hur man gör: Automatisk kunskapsuppdatering

Övervaka dina dokumentationsarkiv(Git, SharePoint, CMS). När ändringar upptäcks, trigga automatiserad ombearbetning för att konsolidera uppdaterade dokument.

Använd API:et för att uppdatera kunskapsbaser programmatiskt. Ett typiskt arbetsflöde: dokumentationsuppdatering → CI/CD-pipeline triggas → dokument konsolideras → API anropas för att ersätta kunskapsbas → agenter får omedelbart tillgång till uppdaterad information.

Behandla dokumentation som kod. Tillämpa samma DevOps-strikthet på uppdateringar av kunskapsbaser som på koddistributioner. Plattformens API-första arkitektur gör integration med befintliga pipelines enkel, vilket upprätthåller noggrannhet och efterlevnad utan manuell intervention.