Treenimine on viis, kuidas teie chatbot teie ettevõtte kohta teadmisi omandab. Te esitate sisu - oma veebisaidilt, dokumentidest või kohandatud tekstina - ning ChatLab töötleb selle teadmusbaasiks, mida chatbot kasutab küsimustele vastamiseks.
Kust treenimise leida
Valige peamiselt töölaualt oma chatbot ja klõpsake seejärel horisontaalsel navigeerimisribal vahekaarti Training (Treenimine).
Treenimisallikad
Vahekaardi Training vasakpoolsel külgribal on loetletud kõik saadaolevad treenimisallikate kategooriad. Iga allikatüüp lisab sisu teie chatboti samasse teadmusbaasi.
Website URLs (Veebisaidi URL-id / Lingid)
Suunake oma chatbot veebisaidile ning see analüüsib lehti, eraldab tekstisisu ja treenib leitud materjali põhjal. Saate skannida tervet veebisaiti, üksikut lehte või kasutada täpseks juhtimiseks oma sisukaarti (sitemap). Täpsemad seaded võimaldavad teil URL-e filtreerida, lehe elemente välistada ja kraapimiskäitumist konfigureerida.
Lisateave veebisaidi allikate lisamise kohta
Files (Failid)
Laadige dokumendid otse oma chatboti teadmusbaasi. Toetatud vormingud: PDF, TXT, MD, JSON, DOC, DOCX, CSV, XLS, XLSX. Korraga saate üles laadida kuni 20 faili, maksimaalselt 20 MB faili kohta. ChatLab eraldab tekstisisu ja töötleb selle treenimiseks.
Lisateave failide lisamise kohta
Questions & Answers (Küsimused ja vastused)
Looge küsimuste ja vastuste paare, et anda chatbotile konkreetsetele küsimustele täpsed vastused. See on kasulik KKK-de, ettevõtte reeglite või mis tahes teemade puhul, kus soovite kindlat vastust. Lihtsamaks haldamiseks saate seotud küsimuste ja vastuste paarid siltide alla rühmitada.
Lisateave küsimuste ja vastuste lisamise kohta
Text (Tekst)
Lisage lihttekst otse oma chatboti teadmusbaasi. Kasutage seda kiirete täienduste, siseinfo või sisu jaoks, mida failis ega teie veebisaidil ei leidu. Iga tekstikanne võib sisaldada kuni 100 000 tähemärki.
Lisateave lihtteksti lisamise kohta
Corrections (Parandused)
Häälestage oma chatbotit, parandades selle varasemaid vigu. Saate lisada parandusi vahekaardilt Chatlogs (Vestluslogid), kui märkate ebatäpset vastust, või luua need jaotises Training käsitsi.
Lisateave paranduste lisamise ja muutmise kohta
Tooted e-poes
Peate e-poodi? Tooted ei kuulu ülaltoodud treenimisallikate hulka. Chatbot saab tooteid leida kolmel viisil:
- AI Search (soovitatav) - tooted indekseeritakse teadmusbaasist eraldi, neid arvestatakse tooteühiku kaupa (variantidega toode on üks ühik) ja need ei kuluta treenimistähemärke. Sisaldub igas E-commerce paketis ning on saadaval Universal paketis koos e-kaubanduse integratsioonide lisamooduli ja AI Search tootepaketiga.
- Reaalajas poeotsing - chatbot teeb päringu poe enda otsingusse poe API kaudu. Midagi ei indekseerita. Vajab Universal paketti koos e-kaubanduse integratsioonide lisamooduliga.
- Treenimine skannitud poelehtede põhjal - võimalik igas paketis, kuid toodete jaoks nõrk: hinnad ja laoseisud aeguvad skannimiste vahel ning tootelehed kulutavad treenimistähemärke.
Kasutage selle artikli treenimisallikaid teabesisu jaoks, nagu tarne, tagastused ja KKK. Lugege lisaks: AI Search, live store search or scanned pages, How to set up ChatLab for your e-commerce store ja E-commerce plans and limits.
Treenimislimiidid
Vasakpoolse külgriba allosas asuv paneel Limits (Limiidid) näitab teie valitud chatboti praegust ressursikasutust.
Mis läheb arvesse treenimistähemärgina
Treenimismaht mõõdab salvestatud lähteteksti, sealhulgas alles jäetud URL-e ja vormindusmärke. Veebisaidi sisu eraldamisel eemaldatakse HTML-märgistus, skriptid ja laadid, kuid peidetud tekst võidakse säilitada, kui valik Scrape hidden contents (Kraabi peidetud sisu) on sisse lülitatud. Faili suurus megabaitides on teistsugune mõõtühik; lehe mahu ja treenimistähemärkide vahel puudub kindel teisendussuhe.
Kontrollige oma tegelikku limiiti paneelis Limits ja jaotises Subscription (Tellimus) pakutavaid valikuid. Mahu määravad paketid, lisafunktsioonid ja konto erandid; ärge tuletage seda fikseeritud paketinimede tabelist.
Botipõhised limiidid
Igal chatbotil on oma sõltumatu treenimisandmete limiit. Kui üks chatbot jõuab oma limiidini, ei mõjuta see teie teisi chatbote. Kõik ühe chatboti treenimisallikad (veebisaidi sisu, failid, küsimused-vastused, tekst, parandused) arvestatakse sama kumulatiivse tähemärkide kogumahu hulka.
Kasutuse jälgimine
Paneel Limits kuvab:
- Training size (Treenimismaht) - kasutatud tähemärgid võrreldes teie limiidiga (nt 30 133 / 15 000 000)
- Links (Lingid) - treenitud URL-ide arv võrreldes linkide limiidiga
- Trainings (Treenimised) - treenimistoimingute arvu puhul kuvatakse Unlimited (Piiramatu); tähemärkide, linkide ja automaatse uuesti treenimise limiidid kehtivad endiselt
- Re-trainings (Uuesti treenimised) - konto automaatse uuesti treenimise kasutus võrreldes igakuise limiidiga
- Credits remaining (Järelejäänud krediidid) - jooksvaks kalendrikuuks saadaval olevad konto sõnumikrediidid; vaadake jaotist Message credits
Täpsema ülevaate saamiseks limiitide toimimisest, sealhulgas paketipõhistest kvootidest, nutikast uuesti treenimisest ja optimeerimisnippidest, vaadake juhendit Understanding training data limits.
Kuidas treenimine töötab
Kui lisate treenimisallika, töötleb ChatLab seda taustal:
- Sisu eraldamine - tekst eraldatakse teie allikast (veebileht, fail või käsitsi sisestus)
- Tükeldamine (chunking) - tekst jagatakse väiksemateks osadeks, mis on optimeeritud otsingu jaoks
- Vektorite loomine (embedding generation) - iga tekstitükk teisendatakse arvuliseks esituseks (vektoriks)
- Indekseerimine - vektorid salvestatakse teadmusbaasi kiireks sarnasuspõhiseks otsinguks
Kui kasutaja esitab teie chatbotile küsimuse, otsib süsteem teadmusbaasist kõige asjakohasemad tekstitükid ja kasutab neid täpse vastuse koostamiseks.
Treenimise edenemise jälgimine
Treenimise edenemist uuendatakse reaalajas - te ei pea lehte värskendama. Kui teie treenimistöö liigub läbi eri etappide (skannimine, eraldamine, treenimine), uuenevad olekumärk, edenemisriba ja linkide loendurid automaatselt. Kui treenimine lõpeb, värskendab leht treenimisandmed ise, nii et näete alati uusimaid tulemusi.
Võite treenimise ajal lehelt lahkuda. Treenimine jätkub taustal ning soovi korral saate selle lõppemisel teavituse e-postiga. Lisateavet leiate juhendist taustal treenimine.
Pärast treenimise lõppu kontrollige olulist allikat nupuga View (Kuva) ja esitage seotud küsimus jaotises Overview (Ülevaade). Väikese allika puhul võib kuluda mõni minut, suuremate allikate puhul kauem. Enne nende sisule tuginemist kontrollige ebaõnnestunud või poolikuid allikaid.
Veebisaidi treenimistööde haldamine
Kui treenite oma chatbotit veebisaidi URL-ide põhjal, loob iga skannimine treenimistöö, mis on loetletud alamvahekaardi Trainings all (Training > Links > Trainings). Need tööd sisaldavad mitmeid funktsioone, mis aitavad teil treenimisandmeid jälgida ja hallata.
Treenimise ID-tunnused
Igal treenimistööl kuvatakse veebisaidi URL-i kõrval ID-tunnus (näiteks #42). See teeb konkreetsete treenimistööde tuvastamise ja viitamise lihtsaks, eriti kui teil on sama veebisaidi kohta mitu skannimist.
Linkide filtreerimine treenimistöö järgi
Kui teie chatbotil on rohkem kui üks veebisaidi treenimistöö, ilmub linkide loendi kohale rippmenüüfilter. Kasutage seda ainult konkreetsele treenimistööle kuuluvate linkide kuvamiseks või valige All trainings (Kõik treenimised), et näha kõiki linke. See on abiks, kui soovite teatud skannimise linke üle vaadata või hallata.
Ümber määratud või eemaldatud lingid
Kui lõpetatud treenimistöö juures kuvatakse märge Links reassigned or removed (Lingid ümber määratud või eemaldatud), tähendab see, et algselt selle tööga skannitud lingid on teisaldatud uuemasse treenimisse või kustutatud. Treenimistöö ise säilitatakse viitamiseks, kuid sellega pole enam seotud aktiivseid linke. Saate need tööd arhiivida, et hoida treenimisloend puhtana.
Kraapimisparameetrite vaatamine
Klõpsake mis tahes treenimistööl nuppu More details (Rohkem üksikasju), et näha kõiki selle skannimise jaoks kasutatud parameetreid. See hõlmab URL-i mustreid, elementide filtreid, riigikoodi ja päringuparameetrite käitlemise seadeid (kas kõiki päringuparameetreid eirati või välistati konkreetsed). Samuti saate alustada uut treenimist samade parameetritega, klõpsates valikut New training with same parameters (Uus treenimine samade parameetritega).
Uuesti treenimine
Veebisaidi sisu muutub aja jooksul. Saate üksikuid lehti uuesti treenida käsitsi või seadistada automaatse ajastatud uuesti treenimise (iga päev, kord nädalas või kord kuus), et hoida oma chatboti teadmised ajakohasena.
Olemasoleva sisu uuesti treenimisel kasutab ChatLab netokvoodi arvutamist - teie limiidi arvestusse läheb ainult vana ja uue sisu vahe, mitte kogu leht uuesti.
Lisateave uuesti treenimise kohta
Soovitused tõhusaks treenimiseks
- Kvaliteet enne kvantiteeti - keskenduge sisule, mis aitab otseselt klientide küsimustele vastata (KKK-d, tooteandmed, tugiartiklid, reeglid)
- Vältige liigset müra - välistage asjakohatud lehed, näiteks sisselogimisvaated, pildigaleriid või uudiste arhiivid. Kasutage veebisaitide skannimisel täpsemat URL-ide filtreerimist
- Kombineerige allikaid - kasutage laia katvuse saavutamiseks veebisaidi skannimist, seejärel täiendage seda küsimuste ja vastuste paaridega teemadel, mis nõuavad täpseid vastuseid
- Vaadake üle ja parandage - kontrollige oma chatboti vastuseid jaotises Chatlogs ja lisage vajadusel parandusi
- Kasutage tööriista Knowledge Base Optimizer - katsetage, millised allikad vastavad konkreetsele küsimusele; see ei ole enimkasutatud allikate aruanne
Täiendavate strateegiate kohta lugege juhendist How to improve chatbot responses.
Seotud artiklid
- Adding new website sources - Veebisaitide, sisukaartide või üksikute lehtede skannimine
- Adding new files - PDF-, Word-, Excel- ja muude dokumentide üleslaadimine
- Adding questions and answers - Täpsete küsimuste ja vastuste paaride loomine
- Adding plain text - Kohandatud tekstisisu lisamine otse
- Adding and editing corrections - Chatboti vigade parandamine
- Understanding training data limits - Paketipõhised kvoodid ja optimeerimine
- Re-training - Automaatsete sisuvärskenduste ajastamine
- How to reduce training characters when scanning a website - Täpsemad filtreerimismeetodid
- Advanced training using Markdown syntax - Treenimisandmete vormindamine Markdowni abil