#Подробное проектирование системы тикетов

Версия: v2.0-beta

Дата обновления: 2026-01-05

Статус: Предварительная версия

#1. Обзор системы и концепция проектирования

#1.1 Позиционирование системы

Данная система представляет собой интеллектуальную платформу управления тикетами на базе ИИ, построенную на low-code платформе NocoBase. Основная цель:

Позволить службе поддержки сосредоточиться на решении проблем, а не на рутинных операциях процесса.

#1.2 Концепция проектирования

#Концепция 1: Т-образная архитектура данных

Что такое Т-образная архитектура?

Она заимствует концепцию «Т-образного специалиста» — широта по горизонтали + глубина по вертикали:

• Горизонталь (Основная таблица): Универсальные возможности, охватывающие все типы бизнеса — номер тикета, статус, исполнитель, SLA и другие ключевые поля.
• Вертикаль (Таблицы расширения): Специализированные поля для конкретных бизнес-задач — серийные номера для ремонта оборудования, планы компенсации для жалоб.

Почему выбрана такая архитектура?

#Концепция 2: Команда ИИ-сотрудников

Это не просто «функции ИИ», а «ИИ-сотрудники». У каждого ИИ есть четкая роль, характер и обязанности:

Почему используется модель «ИИ-сотрудника»?

• Четкое разделение обязанностей: Sam отвечает за распределение, Grace — за ответы, никакой путаницы.
• Простота понимания: Сказать пользователю «Пусть Sam проанализирует это» дружелюбнее, чем «Вызвать API классификации».
• Масштабируемость: Добавление новых возможностей ИИ = найм нового сотрудника.

#Концепция 3: Самоциркуляция знаний

Это формирует замкнутый цикл: накопление знаний — применение знаний.

#2. Основные сущности и модель данных

#2.1 Обзор связей сущностей

#2.2 Подробное описание основных таблиц

#2.2.1 Основная таблица тикетов (nb_tts_tickets)

Это ядро системы, использующее дизайн «широкой таблицы», где все часто используемые поля собраны вместе.

Базовая информация

Отслеживание источника

Информация о контакте

Информация об исполнителе

Временные метки

Связанное с SLA

Результаты анализа ИИ

Поддержка многоязычности

#2.2.2 Таблицы расширения бизнеса

Ремонт оборудования (nb_tts_biz_repair)

IT-поддержка (nb_tts_biz_it_support)

Жалобы клиентов (nb_tts_biz_complaint)

#2.2.3 Таблица комментариев (nb_tts_ticket_comments)

Основные поля

Поля проверки ИИ (для исходящих)

#2.2.4 Таблица оценок (nb_tts_ratings)

#2.2.5 Таблица статей базы знаний (nb_tts_qa_articles)

#2.3 Список таблиц данных

#3. Жизненный цикл тикета

#3.1 Определение статусов

#3.2 Схема переходов статусов

Основной процесс (слева направо)

Вспомогательные процессы

Полная диаграмма состояний

#3.3 Ключевые правила смены статусов

#4. Управление уровнем обслуживания (SLA)

#4.1 Конфигурация приоритетов и SLA

#4.2 Логика расчета SLA

#При создании тикета

Срок ответа = Время подачи + Лимит времени ответа (мин)
Срок решения = Время подачи + Лимит времени решения (мин)

#При приостановке (pending)

Время начала паузы SLA = Текущее время

#При возобновлении (из pending обратно в processing)

-- Расчет длительности текущей паузы
Длительность текущей паузы = Текущее время - Время начала паузы SLA

-- Добавление к общей длительности паузы
Общая длительность паузы = Общая длительность паузы + Длительность текущей паузы

-- Продление сроков (период паузы не учитывается в SLA)
Срок ответа = Срок ответа + Длительность текущей паузы
Срок решения = Срок решения + Длительность текущей паузы

-- Очистка времени начала паузы
Время начала паузы SLA = Пусто

#Определение нарушения SLA

-- Нарушение срока ответа
Нарушен ли ответ = (Время первого ответа пусто И Текущее время > Срок ответа)
                 ИЛИ (Время первого ответа > Срок ответа)

-- Нарушение срока решения
Нарушено ли решение = (Время решения пусто И Текущее время > Срок решения)
                    ИЛИ (Время решения > Срок решения)

#4.3 Механизм предупреждений SLA

#4.4 Показатели SLA на дашборде

#5. Возможности ИИ и система сотрудников

#5.1 Команда ИИ-сотрудников

В системе настроено 8 ИИ-сотрудников, разделенных на две категории:

Новые сотрудники (специально для системы тикетов)

Общие сотрудники (универсальные навыки)

#5.2 Список задач ИИ

Для каждого ИИ-сотрудника настроено 4 конкретные задачи:

#Задачи Sam

#Задачи Grace

#Задачи Max

#Задачи Lexi

#5.3 ИИ-сотрудники и жизненный цикл тикета

#5.4 Примеры ответов ИИ

#SAM-01 Ответ анализа тикета

{
  "category_code": "COMPUTER",
  "sentiment": "NEGATIVE",
  "urgency": "HIGH",
  "keywords": ["ERP", "ошибка входа", "таймаут", "закрытие месяца"],
  "confidence": 0.92,
  "reasoning": "Тикет описывает проблему со входом в ERP, что мешает финансовому отделу закрыть месяц. Срочность высокая.",
  "suggested_reply": "Уважаемый клиент, спасибо за ваше сообщение...",
  "source_language_code": "zh",
  "is_translated": true,
  "description_translated": "Здравствуйте, не удается войти в систему ERP..."
}

#GRACE-01 Ответ генерации сообщения

Уважаемый господин Чжан,

Благодарим вас за обращение по поводу проблемы со входом в ERP. Я прекрасно понимаю, что это
влияет на работу вашей компании по закрытию месяца, поэтому мы присвоили этому вопросу высокий приоритет.

Текущая ситуация:
- Техническая команда проверяет проблемы с подключением к серверу.
- Ожидаем предоставить обновление в течение 30 минут.

Тем временем вы можете попробовать:
1. Войти через резервный адрес: https://erp-backup.company.com
2. Если вам срочно нужны отчеты, свяжитесь с нами для помощи в экспорте.

Если у вас возникнут вопросы, пожалуйста, обращайтесь.

С уважением,
Команда технической поддержки

#5.5 ИИ-фильтр эмоционального интеллекта

Проверка качества ответов от Grace блокирует следующие проблемы:

#6. Система базы знаний

#6.1 Источники знаний

#6.2 Процесс превращения тикета в знание

Критерии оценки:

• Универсальность: Является ли это частой проблемой?
• Полнота: Является ли решение ясным и законченным?
• Повторяемость: Можно ли использовать эти шаги повторно?

#6.3 Механизм рекомендаций знаний

Когда агент открывает детали тикета, Max автоматически рекомендует подходящие знания:

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📚 Рекомендованные знания                      [Развернуть] │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ KB-T0042 Диагностика сервосистемы ЧПУ   Совпадение: 94% │ │
│ │ Содержит: коды ошибок, шаги проверки привода           │ │
│ │ [Просмотр] [Применить к ответу] [Полезно]              │ │
│ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ KB-T0038 Руководство XYZ-CNC3000        Совпадение: 87% │ │
│ │ Содержит: частые сбои, план обслуживания               │ │
│ │ [Просмотр] [Применить к ответу] [Полезно]              │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘

#7. Движок рабочих процессов

#7.1 Классификация рабочих процессов

#7.2 Основные рабочие процессы

#WF-T01: Процесс создания тикета

#WF-AI01: ИИ-анализ тикета

#WF-AI04: Перевод и проверка комментариев

#WF-AI03: Генерация знаний

#7.3 Запланированные задачи

#8. Дизайн меню и интерфейса

#8.1 Панель администратора

#8.2 Портал клиента

#8.3 Дизайн дашбордов

#Вид для руководителей

#Вид для супервайзеров

#Вид для агентов

#Приложение

#A. Конфигурация типов бизнеса

#B. Коды категорий

Версия документа: 2.0 | Последнее обновление: 2026-01-05