Knowledge Base Optimizer on testimistööriist, mis näitab teile, milliseid teie treeningandmete katkendeid chatbot mis tahes küsimuse puhul leiab. See kasutab täpselt samasugust teadmistebaasi otsingut, mida chatbot teeb reaalsetes vestlustes, nii et tulemustes nähtav sisu on täpselt see, mille tehisintellekt vastamisel saab.
See on kirjutuskaitstud: küsimuse testimine siin ei muuda teie treeningandmeid ega mõjuta teie chatbotit mitte mingil moel.
Kust seda leida
Valige peamisel töölaual oma chatbot ja avage vahekaart Training (Treening). Klõpsake vasakpoolses veerus allikakategooriate loendi all sinist nuppu Knowledge Base Optimizer.
Kui te ei ole oma chatbotit veel treeninud, alustage esmalt treeningandmete lisamisest - optimeerija saab otsida ainult nendest teadmistest, mis on juba treenitud.
Küsimuse testimine
- Sisestage küsimus väljale Message (Sõnum) - ideaalsel juhul päris küsimus, mida teie külastajad küsivad, või küsimus, millele chatbot vastas hiljuti puudulikult.
- Klõpsake nupule Submit (Esita).
- Hetke pärast kuvatakse allpool vastavad teadmistebaasi katkendid, järjestatuna parimast kattuvusest allapoole.
Tulemuste lugemine
Iga tulemuste rida tähistab ühte teie treeningandmete katkendit:
- Match (Vastavus) - vasakul olev protsent näitab, kui täpselt katkend teie küsimusega kattub. Suurem number tähendab suuremat asjakohasust.
- Source (Allikas) - rea päises kuvatakse allika tüübi ikoon ja nimi, näiteks treenitud lehe URL, failinimi või KKK-kirje.
- Keelemärgis - allika kõrval olev väike märgis näitab, millise keelega on katkend tähistatud. Ilma keelesildita allikatel kuvatakse „any", mis tähendab, et neid kasutatakse iga keele puhul.
- Katkendi sisu - klõpsake real, et see lahti klappida ja lugeda täpset teksti, mille chatbot saaks.
Järjekord on oluline. Tulemused järjestatakse asjakohasuse järgi ja chatbot loeb neid selles järjekorras ülalt alla, kuni selle teadmiste konteksti eelarve saab täis. Eelarve sõltub boti seadetest Chat Context Size (Vestluse konteksti suurus) ja mälu sätetest - katkendid, mis eelarvesse ei mahu, lõigatakse altpoolt ära. Kui oodatud katkend puudub või asub nimekirjas väga madalal, ei kasuta chatbot seda vastamisel suure tõenäosusega üldse.
Keelereeglid
Sõnumivälja kohal selgitab rida Language policy (Keelereeglid), kuidas teie bot otsingu ajal allikakeeli käsitleb. Ühekeelse boti puhul otsib see kõigist allikatest korraga. Kui teil on sisse lülitatud mitmekeelsus, saab otsingu piirata külastaja keele ja keelerapooletute allikatega, ning tööriist järgib sama loogikat.
Mitmekeelsete bottide puhul ilmub pärast iga otsingut sõnumivälja alla täiendav inforida. See kuvab Detected message language (Tuvastatud sõnumi keel; keel, mille tööriist teie küsimuses ära tundis), Searched languages (Otsitud keeled; millised allikakeeled otsingusse kaasati) ja - juhul kui tööriist sõnastas teie küsimuse paremaks otsinguks ümber - Refined query (Täpsustatud päring; mida tegelikult kasutati).
Millal seda kasutada
- Chatbot vastab valesti või ütleb, et ta ei tea. Testige siin sama küsimust. Kui õige katkend tulemustest puudub, ei leidu seda teavet teie treeningandmetes (või on see sõnastatud liiga erinevalt) - lisage see uue allikana või parandusena.
- Pärast uuesti treenimist. Kui treenite oma allikad uuesti, katsetage mõnda tüüpilist küsimust veendumaks, et värskendatud sisu leitakse ootuspäraselt.
- Enne avaldamist. Testige kõige tavalisemaid küsimusi, mida teie külastajad esitavad, ja veenduge, et igaüks neist annab tulemuseks asjakohased katkendid nimekirja alguses.
Kui tulemused toovad esile lünki, täiustage oma treeningandmeid ja testige uuesti - muudatused võetakse arvesse kohe, kui treenimine lõppeb. Põhjalikuma juhendi leiate artiklist Kuidas parandada chatboti vastuseid.