ChatLab prend-il en charge Markdown dans les données d'entraînement ?

Oui, vous pouvez utiliser la syntaxe Markdown dans les sources d'entraînement Texte et Q&A pour ajouter de la structure, des titres, des listes et des liens. Les sources de type site web conservent le texte lisible et les liens ; il n'est pas garanti qu'elles conservent chaque structure Markdown.

Combien d'espace supplémentaire le formatage Markdown utilise-t-il ?

Les caractères de mise en forme et les URL des liens sont pris en compte dans la limite d'entraînement. L'impact dépend du contenu ; il n'y a pas de pourcentage fixe.

Mon chatbot formatera-t-il ses réponses avec Markdown ?

Le widget peut afficher des réponses mises en forme, mais la présence de Markdown dans une source n'oblige pas le chatbot à reproduire ce format. Testez vos questions et utilisez des instructions de rôle si vous avez besoin d'un style de réponse particulier.

Quels éléments Markdown sont pris en charge dans les réponses du chat ?

Le widget de chat prend en charge l'affichage des titres, du texte en gras, du texte en italique, des listes ordonnées et non ordonnées, des liens, des images et des exposants. Les tableaux présents dans les données d'entraînement sont compris par l'IA, mais peuvent être affichés sous forme de listes dans les réponses.

Entraînement avancé à l'aide de la syntaxe Markdown

Markdown est une syntaxe de formatage légère qui structure le texte brut. Lorsque vous fournissez des données d'entraînement au format Markdown, l'IA peut mieux comprendre les sections, les hiérarchies et les références de votre contenu - et elle peut exploiter cette structure pour répondre aux utilisateurs. Commencez par créer un chatbot et consultez les notions de base de l'entraînement.

Comment fonctionne le Markdown dans ChatLab

Le Markdown est utilisé de deux manières selon la source d'entraînement :

Sources de type site web - ChatLab extrait le contenu lisible et conserve les liens dans son texte enregistré. Ne partez pas du principe que l'analyse conserve chaque titre, tableau ou autre élément de la mise en forme d'origine de la page ; vérifiez l'aperçu de la source.
Sources de type texte et Q&A - Vous rédigez le Markdown manuellement. Les champs de texte acceptent la syntaxe Markdown brute, qui est enregistrée telle quelle et utilisée pendant l'entraînement.

Dans les deux cas, les données structurées aident l'IA à reconnaître les sections, à distinguer les informations clés et à inclure des liens pertinents dans ses réponses.

Markdown dans les sources de sites web

Lors de l'entraînement à partir de sites web (Entraînement > Liens [Training > Links]), ChatLab convertit automatiquement le contenu de la page dans un format texte qui préserve les liens. Les liens externes sont stockés en utilisant la syntaxe de lien Markdown, ce qui permet à l'IA de les référencer dans ses réponses.

Pour voir comment une page analysée est stockée, cliquez sur le bouton Afficher (View) à côté de n'importe quel lien entraîné. L'aperçu montre le contenu enregistré, y compris tous les liens formatés en Markdown.

Dans l'exemple ci-dessus, l'adresse e-mail est stockée sous la forme [info@yoursite.com](mailto:info@yoursite.com) - un lien Markdown que l'IA peut inclure sous forme de lien cliquable dans ses réponses.

Le Markdown dans les sources de type Texte

Sélectionnez votre chatbot, accédez à Training > Text (Entraînement > Texte) et cliquez sur Add New Training: Text (Ajouter un nouvel entraînement : Texte). Dans le champ Texte, vous pouvez saisir directement de la syntaxe Markdown.

L'exemple ci-dessus montre une politique de retour rédigée avec des titres en Markdown (#, ##), du texte en gras (**30 days**), des listes à puces (-) et des liens ([Returns Portal](https://example.com/returns)).

Markdown dans les sources de Q&R

Accédez à Training > Questions & Answers (Entraînement > Questions et réponses) et cliquez sur Add New Training: QA (Ajouter un nouvel entraînement : Q&R). Le champ de réponse prend en charge la syntaxe Markdown, ce qui vous permet de structurer les réponses avec des listes, du texte en gras et des liens.

Syntaxe Markdown prise en charge

Voici un récapitulatif des éléments Markdown que vous pouvez utiliser dans les sources d'entraînement Text (Texte) et Q&A (Questions-réponses) :

Titres - Utilisez # pour un titre principal, ## pour un sous-titre, jusqu'à ###### pour le niveau de titre le plus bas.

# Main heading
## Subheading
### Smaller heading

Gras et italique - Entourez le texte de **double asterisks** pour le gras ou de *single asterisks* pour l'italique.

**bold text**
*italic text*

Listes à puces - Commencez chaque ligne par - ou * suivi d'un espace.

- First item
- Second item
- Third item

Listes numérotées - Commencez chaque ligne par un chiffre suivi d'un point et d'un espace.

1. First step
2. Second step
3. Third step

Liens - Utilisez le format [link text](URL) pour créer des références cliquables.

Visit our [Help Center](https://example.com/help)
Email us at [support@example.com](mailto:support@example.com)

Images - Utilisez ![alt text](image URL) pour faire référence à des images. L'IA peut les décrire ou inclure des liens vers celles-ci dans ses réponses.

![Product photo](https://example.com/images/product.png)

Comment le Markdown apparaît dans les réponses du chat

Le widget de chat peut afficher des réponses formatées, notamment des listes à puces, du texte en gras, des étapes numérotées et des liens cliquables. L'utilisation du Markdown dans les données d'entraînement ne garantit pas que le chatbot utilisera la même mise en forme dans sa réponse.

Le widget de chat prend en charge l'affichage des titres, du texte en gras, du texte en italique, des listes (ordonnées et non ordonnées), des liens, des images et des exposants.

Terminer l'entraînement et tester

Attribuez un libellé à votre ensemble Texte ou Q&R (questions et réponses), puis cliquez sur Start Training (Démarrer l'entraînement), ou sur Update (Mettre à jour) lors d'une modification. Attendez que la mention Training completed (Entraînement terminé) apparaisse dans la liste des sources ; la durée du traitement dépend de la taille du contenu et le traitement se poursuit après l'acceptation de la source même si vous quittez la page. Ouvrez Overview (Vue d'ensemble) et posez une question sur la source afin de vérifier à la fois la réponse et sa mise en forme. Consultez Ajouter du texte brut ou Ajouter des questions et réponses pour accéder aux formulaires complets.

Utilisation des caractères

Les caractères de syntaxe Markdown (#, **, -, [](), etc.) sont décomptés de votre limite de caractères de données d'entraînement. Le surplus dépend du nombre d'en-têtes, d'URL et d'autres caractères de mise en forme que vous ajoutez ; il n'y a pas de pourcentage fixe.

Par exemple, le lien [Help Center](https://example.com/help) utilise plus de caractères que la simple mention « Centre d'aide », mais il fournit à l'IA une URL qu'elle peut inclure dans ses réponses.

Si vous approchez de votre limite de caractères, vous pouvez réduire votre consommation en simplifiant le Markdown - par exemple, en utilisant moins d'en-têtes ou en raccourcissant le texte des liens.

Conseils pour un entraînement efficace en Markdown

Utilisez des titres pour organiser les sujets - Cela aide l'IA à identifier la section de votre contenu pertinente pour la question d'un utilisateur
Utilisez des listes pour les options, les étapes ou les fonctionnalités - L'IA reproduira souvent cette structure dans ses réponses
Incluez des liens vers les pages importantes - L'IA peut fournir ces liens lorsqu'elle répond à des questions connexes
Restez simple - Le Markdown de base (titres, listes, gras, liens) est le plus efficace. Une mise en forme complexe comme des tableaux imbriqués n'améliorera pas nécessairement les réponses