Treenimismaht on lähteteksti hulk, mida teie chatbot saab salvestada. See on eraldiseisev sõnumikrediitidest, mida kasutatakse vestluste ja muude arvestatavate toimingute jaoks.
Kust oma limiite kontrollida
Looge oma chatbot, valige see ja avage Training (Treenimine). Vasakpoolsel külgribal asuv kaart Limits (Limiidid) kuvab näitajad Training size (Treenimismaht), Links (Lingid) ja Re-trainings (Uuesti treenimised). Vaadake siit oma tegelikke kasutatud/lubatud väärtusi; igale kontole ühtset kindlaksmääratud limiiti ei ole.
Paketid, lisateenused ja kontopõhised seaded võivad saadaolevat mahtu muuta. Avage Subscription (Tellimus), et vaadata üle oma konto jaoks pakutavad võimalused.
Mis läheb arvesse treenimistähemärgina
Iga allika salvestatud sisu mõjutab mahukasutust. Veebisaidi andmete hankimisel eemaldatakse HTML-märgistus, skriptid ja laadid, kuid allesjäänud linkide URL-id, Markdowni süntaks ja muu salvestatud tekst võivad siiski arvesse minna. Üleslaaditud failide baitide arv on teine mõõtühik: suurest PDF-failist võib saada kätte vähe teksti, samas kui väike tekstifail võib anda peaaegu kõik oma tähemärgid.
Veebisaidi megabaitide teisendamiseks treenimistähemärkideks puudub usaldusväärne kindel protsent. Kasutage allika tähemärkide arvu ja nuppu View (Vaata), et kontrollida, mis täpselt välja võeti. Vaadake juhendit Treenimise põhitõed ja limiidid.
Chatboti limiit
Igal chatbotil on oma treenimismärkide maht. Selle chatboti allikad jagavad seda omavahel, sealhulgas veebisaidi lehed, üleslaaditud dokumendid, tekstid (Text), küsimused ja vastused (Q&A) ning parandused. Kui bot saavutab oma limiidi, ei kasuta see teise boti mahtu.
Näiteks 800 000 märki veebisaidi allikatest pluss 300 000 märki dokumentidest ja 200 000 märki küsimustest ja vastustest teevad kokku 1 300 000 märki. Võrrelge seda kogusummat valitud chatboti kuvatava limiidiga. Funktsiooni AI Search indekseeritud tooted sellesse kogusummasse ei kuulu: need ei kasuta treenimismärke ja neil on eraldi limiit, mida arvestatakse toote kohta. Vaadake E-kaubanduse paketid ja limiidid.
Salvestusmaht ei lähtestu igakuiselt
Treenimismahu kasutus mõõdab hetkel salvestatud mahtu, mitte igakuist treenimiseelarvet. Allikate lisamine suurendab kasutust ja aegunud allikate eemaldamine vabastab mahtu pärast kustutamise töötlemist. Igakuised sõnumikrediitide ja automaatse uuesti treenimise limiidid on eraldiseisvad.
Uuesti treenimine asendab olemasoleva allika sisu. Kui olemasolev 5 000 000-tähemärgiline allikas kasvab 5 200 000 tähemärgini, suureneb selle maht 200 000 võrra; tulemusena salvestatud allikas võtab endiselt 5 200 000 tähemärki. See ei garanteeri, et uue koopia üleslaadimine loob asenduse.
Kui kasv ületaks mahtu, võib uuesti treenimine värskendamise asemel säilitada vana sisu. Ajastatud uuesti treenimine võidakse vahele jätta ka siis, kui maht on sisuliselt täis. Kontrollige allika viimast värskendust ja kasutage pärast värskendamist nuppu View.
Kui treenimine jõuab limiidini
- Avage Training ja kontrollige, milline limiit saavutati: tähemärgid, lingid või automaatsed uuesti treenimised.
- Vaadake suured või aegunud allikad üle nupu View abil. Kustutage ainult see sisu, mida te enam ei vaja, või kitsendage tulevast skannimist URL-i ja elementide filtritega.
- Vaadake üle jaotises Subscription saadaolevad valikud, kui vajate rohkem mahtu.
- Proovige mõjutatud treenimist uuesti ja oodake teadet Training completed (Treenimine lõpetatud). Töötlemisaeg sõltub allikast; võite lehelt lahkuda pärast seda, kui allikas on vastu võetud.
- Kontrollige värskendatud kasutust, seejärel avage Overview (Ülevaade) ja katsetage küsimust, mis vajab vastamiseks vasttreenitud teavet.
Kasutuse vähendamine ilma vastuseid kaotamata
Hoidke alles tooteandmed, eeskirjad, KKK-d ja tugisisu, mis vastavad teie külastajate küsimustele. Jätke välja ebaolulised lehed või korduv kujundustekst, kuid kontrollige, et filtrid ei eemaldaks vajalikku teavet. Sisukaart (sitemap) valib välja võimalikud URL-id; see ei eemalda nendelt lehtedelt päiseid ega jaluseid.
Filtreerimise seadistamiseks järgige juhendit Kuidas vähendada treenimistähemärkide arvu ja kasutage tööriista Knowledge Base Optimizer, et kontrollida teabe kättesaadavust pärast muudatuste tegemist.