Knowledge Base Optimizer je testovací nástroj, který vám ukáže, jaké fragmenty vašich trénovacích dat chatbot pro libovolnou otázku najde. Spouští přesně stejné vyhledávání ve znalostech, jaké chatbot provádí při skutečných konverzacích, takže to, co vidíte ve výsledcích, dostává AI při odpovídání.
Funguje pouze v režimu pro čtení: otestování otázky zde nijak nemění vaše trénovací data ani žádným způsobem neovlivňuje vašeho chatbota.
Kde ho najdete
Vyberte svého chatbota na hlavním řídicím panelu a otevřete kartu Training (Trénování). V levém sloupci pod seznamem kategorií zdrojů klikněte na modré tlačítko Knowledge Base Optimizer.
Pokud jste svého chatbota ještě netrénovali, začněte nejprve přidáním trénovacích dat - optimizer může vyhledávat pouze ve znalostech, které již byly natrénovány.
Testování otázky
- Zadejte otázku do pole Message (Zpráva) - ideálně skutečnou otázku, kterou pokládají vaši návštěvníci, nebo takovou, na kterou chatbot nedávno odpověděl špatně.
- Klikněte na Submit (Odeslat).
- Po chvíli se níže zobrazí odpovídající fragmenty znalostí, seřazené od nejlepší shody dolů.
Čtení výsledků
Každý řádek výsledků představuje jeden fragment vašich trénovacích dat:
- Match (Shoda) - procentuální hodnota vlevo ukazuje, jak přesně fragment odpovídá vaší otázce. Vyšší hodnota znamená větší relevanci.
- Source (Zdroj) - v záhlaví řádku se zobrazuje ikona typu zdroje a jeho název, například URL adresa natrénované stránky, název souboru nebo záznam z Q&A.
- Language badge (Jazykový štítek) - malý štítek vedle zdroje ukazuje, jakým jazykem je fragment označen. U zdrojů bez jazykového označení se zobrazuje „any", což znamená, že se používají pro každý jazyk.
- Fragment content (Obsah fragmentu) - kliknutím na řádek jej rozbalíte a můžete si přečíst přesný text, který by chatbot obdržel.
Na pořadí záleží. Výsledky jsou seřazeny podle relevance a chatbot je čte v tomto pořadí odshora, dokud se nenaplní jeho rozpočet kontextu znalostí. Tento rozpočet závisí na nastavení Chat Context Size (Velikost kontextu chatu) a paměti bota - fragmenty, které se do rozpočtu nevejdou, jsou odspodu oříznuty. Pokud fragment, který jste očekávali, chybí nebo je v seznamu příliš nízko, chatbot jej při odpovídání s největší pravděpodobností nepoužívá.
Jazyková politika
Nad polem pro zprávu řádek Language policy (Jazyková politika) vysvětluje, jak váš bot během vyhledávání nakládá se zdrojovými jazyky. U jednojazyčného bota vyhledává ve všech zdrojích dohromady. Pokud máte aktivovanou funkci Multi-language (Vícejazyčnost), lze vyhledávání omezit na jazyk návštěvníka a jazykově nezávislé zdroje, a nástroj se chová naprosto stejně.
U vícejazyčných botů se po každém vyhledávání zobrazí pod polem pro zprávu další informační řádek. Zobrazuje Detected message language (Zjištěný jazyk zprávy - jazyk, který nástroj rozpoznal ve vaší otázce), Searched languages (Prohledávané jazyky - které zdrojové jazyky byly do vyhledávání zahrnuty) a v případě, že nástroj vaši otázku přeformuloval pro lepší vyhledávání, také Refined query (Upřesněný dotaz), který skutečně použil.
Kdy nástroj použít
- Chatbot odpovídá nesprávně nebo uvádí, že odpověď nezná. Otestujte stejnou otázku zde. Pokud správný fragment ve výsledcích chybí, daná informace v trénovacích datech není (nebo je formulována příliš odlišně) - přidejte ji jako nový zdroj nebo korekci.
- Po přetrénování. Když přetrénujete své zdroje, zadejte několik typických otázek a ověřte, zda se aktualizovaný obsah načítá podle očekávání.
- Před spuštěním. Vyzkoušejte nejčastější otázky, které budou vaši návštěvníci pokládat, a ujistěte se, že každá z nich vrací relevantní fragmenty na předních místech.
Pokud výsledky odhalí mezery, vylepšete svá trénovací data a otestujte je znovu - změny se projeví ihned po dokončení trénování. Širší návod najdete v článku Jak zlepšit odpovědi chatbota.