Для какой работы подходит Jay Knowledge Hub
Jay Knowledge Hub собирает корпоративные документы, таблицы, сайты, аудио и видео в базу знаний, по которой можно искать ответы со ссылками на источники. Базу подключают к внутреннему помощнику, клиентскому боту или приложению через API и готовые каналы, а доступ к материалам разграничивают.
Границы продукта. Jay Knowledge Hub не гарантирует достоверность устаревших или противоречивых документов. Компания сама выбирает источники, модель, правила доступа и допустимый маршрут данных. Абонентская плата и J-токены оплачиваются раздельно; хранение, векторизация, обработка источников и обращения к моделям расходуют токены.
Для каких задач и команд
- служб поддержки, которым нужны ответы по регламентам и инструкциям
- HR-, юридических и операционных команд с разрозненными документами
- компаний, создающих помощника на корпоративных знаниях
Рабочий маршрут
- 01
Сотрудник задаёт вопрос по подключённым корпоративным материалам и получает ответ с указанием использованных источников.
- 02
Команда синхронизирует документы из Confluence, SharePoint, OneDrive, Google Диска или Яндекс Диска вместо ручного копирования в отдельный чат.
- 03
Готовую базу знаний можно подключить к Jay Copilot, JAICP или собственному приложению через REST API.
Что важно именно в этом продукте
- Сервис работает не только с текстовыми документами и сайтами, но также с таблицами, аудио и видео, превращая их в источники корпоративной базы знаний.
- Базу можно публиковать через готовые каналы и REST API, при этом отдельно настраивать модель, векторизатор, правила доступа и тестирование качества ответов.
Модельный сценарий поиска ответа по внутренним инструкциям
Служба поддержки хранит инструкции в нескольких облачных папках и на корпоративном сайте. Сотрудники тратят время на поиск нужного пункта, а старые версии документов могут давать противоречивые ответы на один вопрос.
- 01
Команда выбирает актуальные инструкции, подключает один источник и задаёт права для сотрудников, участвующих в проверке.
- 02
Для базы готовят вопросы с известными ответами, запрос без ответа и запрос к документу, который не должен быть доступен выбранной роли.
- 03
Сотрудник задаёт вопросы через подключённый канал и сверяет содержание ответа и ссылки с исходными документами.
- 04
После замены одной инструкции команда запускает те же вопросы повторно и проверяет обновление результата и расход J-токенов.
Что проверить в результате. Модельный сценарий показывает, находит ли база актуальный источник, указывает ли его в ответе и соблюдает ли заданный доступ. Отдельно фиксируются ответ по устаревшей версии, необоснованный вывод и расход токенов; сокращение времени поиска без рабочего замера не заявляется.
Как функции используются в процессе
Для каждой возможности указаны ее роль в процессе и практический сценарий для демонстрации.
Загрузка, синхронизация и индексация корпоративных источников
Функция работает в связке с ролями, данными и соседними этапами процесса.
Проверка: Повторите целевой сценарий на примере своих данных и зафиксируйте ожидаемый результат.
Ответы по документам с указанием использованных источников
Документы важны не сами по себе, а вместе с версией, маршрутом согласования и принятым решением.
Проверка: Проведите документ с возвратом на доработку, заменой согласующего и поиском финальной версии.
Поиск и расчёты по данным из CSV и XLSX
Функция работает в связке с ролями, данными и соседними этапами процесса.
Проверка: Повторите целевой сценарий на примере своих данных и зафиксируйте ожидаемый результат.
Разграничение доступа, тестирование качества и публикация через API или каналы
Каналы должны собирать переписку и звонки в одном месте, не теряя источник обращения и ответственного.
Проверка: На демонстрации создайте повторное обращение одного клиента из другого канала и проверьте, как объединяется история.
Список сверяли с материалом «Официальная документация Jay Knowledge Hub». Источник просмотрен 8 октября 2026.
Проверка AI на своей контрольной выборке
На пилоте проведите один реальный рабочий маршрут, включая ручные действия, передачу данных и обработку ошибки.
Фокус первого запуска. Для пилота подключите один ограниченный набор актуальных документов и подготовьте вопросы с известными ответами, включая отсутствующую информацию и закрытый материал. Проверьте ссылки на источники, разграничение доступа, обновление файла и расход J-токенов на загрузку, хранение и запросы.
Что подготовить заранее
- Набор реальных запросов и документов без запрещенных к передаче данных.
- Эталонные ответы или критерии, по которым эксперт сможет оценить результат.
- Примеры неоднозначных запросов, отказов и ситуаций с недостатком данных.
- Правила: какие действия AI выполняет сам, а какие подтверждает сотрудник.
Как провести проверку
- 01
Загрузить или подключить ограниченный набор данных.
- 02
Прогнать одинаковую контрольную выборку без ручной правки удачных ответов.
- 03
Проверить ссылки на источники, отказы и поведение при нехватке контекста.
- 04
Посчитать стоимость запросов и время экспертной проверки результата.
Что записать по итогам
- Доля ответов, которые эксперт принимает без исправлений.
- Число ошибок, пропусков и уверенных ответов без основания.
- Время сотрудника на проверку по сравнению с исходным процессом.
- Стоимость одного принятого результата, а не только одного запроса к модели.
Что проверить в связке с другими системами
- Confluence
- SharePoint
- OneDrive
- Google Диск
- Яндекс Диск
- Веб-сайт
- REST API
- Jay Copilot
- JAICP
На демонстрации проверьте состав передаваемых данных, направление обмена, повторную отправку и журнал ошибок на своем сценарии.
Что уточнить о продукте
- 01
Какие источники нужно подключить и как часто они обновляются?
- 02
Какая модель будет обрабатывать запросы и допустима ли передача ей документов?
- 03
Сколько обращений, данных и переиндексаций ожидается в месяц?
