Создание текстов для чат-ботов и голосовых ассистентов – это не просто копирайтинг. Это дирижирование оркестром из слов, логики и ожиданий пользователя. И если вы думаете, что достаточно просто набросать пару фраз, то я вас разочарую: это глубокое погружение в мир лингвистики, психологии и, порой, очень специфического программирования. В наших реалиях 2025 года, когда ИИ уже не завтрашний день, а полноправный игрок на поле бизнеса, эта задача становится еще интереснее и сложнее. За последние годы я набил столько шишек на этом пути, что могу, пожалуй, написать целый талмуд о том, как НЕ надо делать.
Первый шаг: не просто «что», а «зачем» и «для кого»
Когда ко мне приходят с запросом: «Нам нужен бот, который будет отвечать на вопросы клиентов», мой первый вопрос всегда: «А зачем? Какую проблему он решает? И кто ваш клиент?» Это не праздное любопытство. Без четкого понимания цели и портрета пользователя, ваш бот будет как заблудившаяся овца в поле – вроде и шерсть есть, но куда идти, не знает. У меня был кейс, когда крупный банк хотел «самого дружелюбного бота на свете». Мы начали писать милые, эмпатичные реплики. А потом выяснилось, что их целевая аудитория — это люди 45+, которым нужна не «милота», а четкость, скорость и безопасность. В итоге, половину текстов пришлось переписывать, убирая все эти «обнимашки» и заменяя их на сухие, но понятные инструкции. Лайфхак: прежде чем писать хоть слово, постройте карту пользовательских сценариев (customer journey map) и выделите ключевые «интенты» – намерения пользователя. Это скелет вашего бота.
Сердцевина бота: интенты и сущности
Вот мы и подошли к самой мякотке. Интенты (intents) – это то, что пользователь хочет сделать или узнать (например, «узнать баланс», «оформить кредит», «пожаловаться»). Сущности (entities) – это конкретные детали, которые уточняют интент (например, в «узнать баланс по карте X» – «карта X» будет сущностью). Это как слова в предложении: интент – глагол, сущности – существительные и прилагательные.
На этапе обучения нейросети распознавать эти интенты начинается настоящий квест. Вы даете боту примеры фраз для каждого интента: «Какой у меня баланс?», «Сколько денег на счету?», «Покажи остаток». Но дьявол кроется в деталях. Мой опыт показывает: модель, скажем, какая-нибудь Bert-подобная русскоязычная модель, дообученная на специфических данных, прекрасно улавливает сленг типа «бабки на карте», но может споткнуться на сложных синтаксических конструкциях, особенно с инверсией или длинными вводными словами, которую не все замечают. Например, фраза «А вот скажите мне, будьте любезны, сколько денег у меня сейчас на дебетовой карточке?» может сбить ее с толку, если вы не прописали множество подобных вариаций.
Лайфхак: не бойтесь давать много разнообразных примеров. И самое главное – не только позитивные, но и негативные примеры, то есть фразы, которые НЕ относятся к данному интенту. Это помогает боту четче отличать одно от другого. Иначе ваш бот будет гением в одной узкой теме и полным профаном вне ее, пытаясь «притянуть за уши» любой запрос к тому, что он хоть как-то понимает. А это, поверьте, головная боль и для пользователя, и для разработчика.
Ответы: заготовленные vs. сгенерированные
Здесь мы стоим на распутье. Можно пойти по пути заготовленных ответов (rule-based), а можно довериться генеративным моделям (LLMs). И тот, и другой путь имеет свои подводные камни.
Заготовленные ответы: Это когда вы прописываете каждое слово. Плюсы: полный контроль, предсказуемость. Минусы: трудозатратно, сложно масштабировать, выглядит немного «роботизированно». Лайфхак: используйте плейсхолдеры и переменные. Вместо «Ваш баланс 1000 рублей», пишите «Ваш баланс: {balance_amount} рублей». Это позволяет использовать одну и ту же фразу для разных данных. В моем кейсе с финансовым ботом, мы создали сотни таких шаблонов, которые потом заполнялись актуальными данными из API. Это значительно сократило объем работы и сделало ответы более динамичными.
Генеративные модели (LLMs): Это наше всё в 2025 году. Они могут написать ответ на лету, звучат естественно, способны к диалогу. Но… они могут и «галлюцинировать», то есть придумывать информацию. В наших реалиях, где доступ к GPT-4 не всегда стабилен, а к отечественным аналогам типа YaGPT или GigaChat нужно привыкать, особенно в плане их «характера» и склонности к «галлюцинациям» на специфических данных, это отдельный квест. Когда бот начинает «сочинять» данные или давать неверные советы, это не просто ошибка, это репутационная катастрофа. Представьте, если банковский бот скажет клиенту, что у него на счету миллион, когда там пусто.
Лайфхак: промт-инжиниринг – это искусство и наука. Не просто «напиши ответ», а «напиши ответ в стиле X, содержащий Y, но никогда не упоминающий Z, и обязательно сошлитесь на официальный сайт». Строгие инструкции, примеры желаемого и нежелательного поведения – это ваши щиты от «галлюцинаций». И всегда, всегда ставьте жесткие границы и механизмы модерации. Если бот начинает нести чушь, он должен либо переключиться на человека, либо сказать: «Извините, я не могу ответить на этот вопрос».
Голосовые ассистенты: когда текст оживает
Для голосовых ассистентов все еще сложнее. Текст, который выглядит идеально на экране, может звучать ужасно, когда его произносит машина. Интонации, паузы, ударения – всё это может убить смысл. В моем кейсе с медицинским ассистентом, слово «анальгетик» постоянно произносилось криво, пока мы не прописали его как «а-наль-ге-тик» в специальном поле для движка синтеза речи. Или, например, аббревиатуры. «ОАО» может звучать как «о-а-о» или «оао». Нужно тестировать и корректировать. Лайфхак: используйте специальные теги (SSML – Speech Synthesis Markup Language), чтобы управлять паузами, скоростью речи и даже эмоциональным окрасом. Это позволяет дирижировать голосом, а не просто давать текст для чтения.
Обработка неопределенности и «тупиков»
Что делать, когда бот не понял? Самая большая ошибка – это бесконечное «Я вас не понял, повторите». Это тупик и раздражение для пользователя. Лайфхак: предложите варианты. «Я не совсем понял ваш вопрос. Вы имели в виду ‘узнать баланс’ или ‘оформить кредит’?» Или плавно переведите на оператора: «Кажется, мой уровень понимания ограничен. Хотите, я соединю вас с живым специалистом?» У меня был проект, где мы внедрили систему «умного переключения»: если бот дважды не понял пользователя, он автоматически предлагал связаться с поддержкой, но при этом передавал оператору всю историю диалога. Это спасло кучу нервов и клиентов.
Тестирование и итерации: бесконечный танец
Создание текстов для ботов – это не разовый акт, а постоянный процесс. Выпускать бота «как есть» – это как отправить корабль в плавание без компаса. Мы регулярно проводим «слепые» тесты, когда пользователи общаются с ботом, не зная, что это он. Собираем логи, анализируем, где бот «споткнулся», где не понял, где ответил не так. Мой самый болезненный урок: бот, который идеально работал на тестовых данных, в реальной жизни сталкивался с такими витиеватыми формулировками и нестандартными запросами, что просто «падал в обморок». Пришлось добавлять сотни новых примеров, переписывать логику и адаптировать ответы. Это итеративный процесс, где каждый день вы учитесь чему-то новому о своем боте и его пользователях.
***
Отказ от ответственности: Данная статья основана на личном опыте автора и его профессиональных наблюдениях в сфере создания текстов для ИИ-систем на российском рынке. Информация носит рекомендательный характер и не является гарантией успеха в любых проектах, так как эффективность решений зависит от множества специфических факторов каждого конкретного случая.
