Skip to main content
Вузол QA-аналізу запускає LLM-перевірку якості за транскриптом дзвінка після завершення кожної розмови. Використовуйте його, щоб оцінювати роботу агента, позначати порушення комплаєнсу й виявляти закономірності серед дзвінків — без ручного прослуховування записів.

​
Коли він виконується

Вузол QA-аналізу виконується лише після завершення дзвінка. Він не є частиною живого потоку дзвінка — він читає готовий транскрипт після завершення розмови. У нього немає переходів, і він не може з’єднуватись з іншими вузлами сценарію. Це означає, що QA не впливає на поведінку дзвінка — лише вимірює її.

​
Де розмістити на полотні

Додайте вузол QA-аналізу будь-де на полотні. Йому не обов’язково з’єднуватись з іншими вузлами — часто його розміщують збоку, щоб було зрозуміло, що це окремий незалежний оцінювач. Вузол автоматично запускається для кожного придатного дзвінка після публікації сценарію.

​
Налаштування системного промпту

Основне налаштування — поле Системний промпт: інструкції для LLM-рецензента про те, як оцінювати кожен дзвінок. LLM читає транскрипт і повертає структурований JSON-результат. Промпт за замовчуванням уже охоплює типові виміри якості:
  • Теги: іменовані проблеми, виявлені в транскрипті. Типовий набір тегів включає DEAD_AIR, USER_FRUSTRATED, ASSISTANT_IN_LOOP, ASSISTANT_REPLY_IMPROPER, USER_NOT_UNDERSTANDING, HEARING_ISSUES, UNCLEAR_CONVERSATION, USER_REQUESTING_FEATURE, ASSISTANT_LACKS_EMPATHY, USER_DETECTS_AI.
  • Оцінка якості дзвінка: шкала 1–10.
  • Загальна тональність: позитивна, нейтральна або негативна.
  • Підсумок: опис сегмента дзвінка в 1–2 реченнях.
Системний промпт за замовчуванням можна замінити власними інструкціями, якщо потрібна оцінка для конкретної предметної області. Пишіть промпт як інструкції для LLM-рецензента й вказуйте, яку структуру JSON очікуєте у відповідь. Наприклад, для сценарію комплаєнсу:
Будьте конкретні щодо того, що вважається успіхом чи коректною оцінкою. Вказуйте точну поведінку, яку LLM має шукати. Розпливчасті інструкції дають непослідовні результати між дзвінками.

​
Додаткові налаштування

​
Перегляд результатів QA

Після завершення дзвінка аналіз QA запускається автоматично. Результати можна переглянути на сторінці деталей запуску для кожного окремого дзвінка. Відкрийте запуск і прокрутіть до розділу QA Analysis. Результат показує повний JSON, який запросив ваш системний промпт QA, — теги, оцінки, тональність і підсумок за замовчуванням, або будь-яку структуру, яку ви визначили.

​
Типові помилки

Очікування, що QA вплине на живий дзвінок. Вузол QA-аналізу лише читає дані під час виконання. Він оцінює те, що сталося, а не змінює те, що відбувається. Спроба з’єднати вузол QA-аналізу з іншими вузлами. У QA немає переходів. Провести з’єднання від QA до іншого вузла неможливо — з’єднання просто не закріпиться. Розпливчастий системний промпт. «Чи добре впорався агент?» дає неінформативні оцінки. Визначайте конкретну, спостережувану поведінку й точну структуру JSON, яку хочете отримати. Відсутність чіткого формату відповіді. LLM слідує вашим інструкціям, але якщо не вказати формат повернення, результат може бути непослідовним між дзвінками. Завжди описуйте точну структуру JSON у системному промпті.

​
Далі

Вузол агента

Налаштуйте логіку розмови, яку оцінює QA.

Вебхук

Надсилайте результати дзвінка у зовнішні системи після завершення.

Завершення дзвінка

Налаштуйте фінальну репліку перед завершенням дзвінка.