О Gramax

Gramax — Open Source-платформа для управления технической документацией и ведения базы знаний. Где познакомиться поближе:

📌 На сайте

📌 В Telegram-чате

📌 В блоге на Habr

Подробнее о Gramax

Gramax помогает командам хранить всю документацию рядом с кодом, автоматизировать процессы и поддерживать единый источник правды.

При этом Gramax очень прост для нетехнических специалистов, у нас есть:

• Визуальный редактор над Markdown с огромным количеством возможностей для оформления: гибкие таблицы, редактор картинок, интерактивные диаграммы и так далее.

• Git-клиент, замаскированный под обычные кнопки «Опубликовать» и «Синхронизировать».

• Несколько вариантов работы с текстом: в браузере, в десктопном приложении на Mac/Win/Linux, в исходниках в привычной IDE или в самом хранилище (GitLab, GitHub, GitVerse — что угодно).

• Согласование, комментарии, сравнение версий — чтобы не просто работать с документом в состоянии «сейчас», а отслеживать его версии и подробно просматривать, кто и что меняет.

Логично спросить, почему мы смешиваем понятия «документация» и «база знаний». Но как пронаблюдали в чате Gramax Community, нашу систему используют для разных задач:

• Документация по проекту: от ТЗ до спецификаций.

• База знаний техподдержки: квалификация вопроса, регламенты обработки, ответы.

• База знаний по компании: отпуска и больничные, правила работы, гайды.

• Личная база знаний.

• И так далее.

Управление документацией и управление базой знаний похожи, так как оба процесса решают схожие задачи: структурирование, актуализация и поиск информации. Так что дальше будем рассматривать Gramax как инструмент для ведения базы знаний.

Роль ИИ в работе с базой знаний

Мы считаем базу знаний успешной только в том случае, если она становится единым источником правды.

Единый источник правды

1. Легкое обновление. Сотрудники не должны тратить время на поиск нужного места для информации и подходящей формы донесения мысли.

2. Чистые данные. Информация в базе знаний должна быть корректной, без дублей и противоречий. В идеале — оформлена единообразно и согласно корпоративным правилам.

3. Быстрый поиск. Сотрудник не должен искать по иерархии, разделам, командам, вспоминать точные формулировки. Запросы к базе знаний должны быть похожи на вопрос коллеге — в свободной форме, но с точным релевантным ответом.

На каких этапах полезен ИИ

В идеальном будущем на каждом этапе работы с базой знаний сотрудников будет сопровождать ИИ. А именно:

1. Формирование идеи. Сотрудник находит крупицу знания в чате/переписке/документе/диалоге. И вносит эту крупицу в условный инбокс — хранилище идей.

2. Добавление по месту использования. ИИ рекомендует подходящее место для этой информации, а сотрудник подтверждает или отклоняет предложение. На этом этапе ИИ также поможет переписать идею: сделать формальнее или структурировать.

3. Проверка на стиль. Если в компании есть правила оформления информации (например, мы пишем название компании Acme Corp — не ACME Corp/AcmeCORP и так далее) — ИИ проверяет и подсвечивает, где такие правила нарушены.

4. Валидация. ИИ ищет совпадения по этой информации в базе знаний. Есть ли дубли, есть ли противоречия. В таком формате как раз можно вовремя заметить, есть ли устаревшие статьи и принять решение, что с ними делать.

5. Поиск. По всей сохраненной информации сотрудники ищут ответы на свои вопросы с помощью чат-бота на базе ИИ. Да, это не отменяет поиск по точному совпадению или по тегам. Но как показывает практика, если на базе знаний появляется чат-бот — сотрудники перестают использовать другие способы поиска:)

Считаем, что ИИ и работа со знаниями буквально созданы друг для друга. LLM хорошо работают на чистых данных — это значит, что для корректных ответов уже не получится просто загрузить пул писем и документов, их нужно будет регулярно перерабатывать, актуализировать и дополнять. И с помощью ИИ этот процесс станет проще, легче и качественнее.