Trainingscapaciteit is de hoeveelheid brontekst die je chatbot kan opslaan. Dit staat los van de message credits (berichtcredits) die worden gebruikt voor gesprekken en andere bewerkingen waarvoor credits gelden.
Waar je jouw limieten controleert
Maak je chatbot, selecteer deze en open Training (Training). De kaart Limits (Limieten) in de linkerzijbalk toont Training size (Trainingsomvang), Links (Links) en Re-trainings (Hertrainingen). Bekijk hier je daadwerkelijk gebruikte en toegestane aantallen; er is geen universele vaste toewijzing voor elk account.
Abonnementen, add-ons en accountspecifieke instellingen kunnen de beschikbare capaciteit veranderen. Open Subscription (Abonnement) om de opties te bekijken die voor jouw account beschikbaar zijn.
Wat telt als een trainingsteken
De opgeslagen inhoud van elke bron draagt bij aan het verbruik. Bij het extraheren van websites worden HTML-opmaak, scripts en stijlen verwijderd, maar behouden link-URL's, Markdown-syntaxis en andere opgeslagen teksten kunnen nog steeds meetellen. Geüploade bestandsbytes zijn een andere maateenheid: uit een grote PDF wordt soms weinig tekst gehaald, terwijl een klein tekstbestand juist het grootste deel van zijn tekens kan bijdragen.
Er is geen betrouwbaar vast percentage om megabytes van websites om te rekenen naar trainingstekens. Gebruik het aantal tekens van de bron en View (Bekijken) om te controleren wat er is geëxtraheerd. Zie Basisprincipes en limieten voor training.
Capaciteit per chatbot
Elke chatbot heeft een eigen limiet voor trainingstekens. Bronnen binnen die chatbot delen deze limiet, inclusief webpagina's, geüploade documenten, Tekst, V&A en correcties. Als een bot zijn limiet bereikt, verbruikt deze niet de limiet van een andere bot.
Bijvoorbeeld: 800.000 tekens uit websitebronnen plus 300.000 uit documenten en 200.000 uit V&A vormen samen 1.300.000 tekens. Vergelijk dat totaal met de weergegeven limiet van de geselecteerde chatbot. Producten die zijn geïndexeerd door AI Search tellen niet mee voor dit totaal: ze verbruiken geen trainingstekens en hebben een eigen limiet, berekend per product. Zie E-commerce-abonnementen en -limieten.
Opslag wordt niet maandelijks gereset
Het trainingsverbruik meet de hoeveelheid die momenteel is opgeslagen, niet een maandelijks trainingsbudget. Het toevoegen van bronnen verhoogt het verbruik, en het verwijderen van overbodige bronnen maakt capaciteit vrij zodra de verwijdering is verwerkt. Maandelijkse tegoeden voor berichtcredits en automatische hertrainingen staan hier los van.
Hertraining vervangt bestaande broninhoud. Wanneer een bestaande bron van 5.000.000 tekens groeit naar 5.200.000 tekens, neemt de bijdrage toe met 200.000; de resulterende opgeslagen bron neemt dan nog steeds 5.200.000 tekens in beslag. Dit is geen garantie dat het uploaden van nog een kopie automatisch voor een vervanging zorgt.
Als de groei de capaciteit zou overschrijden, kan een hertraining de oude inhoud behouden in plaats van deze bij te werken. Geplande hertrainingen kunnen ook worden overgeslagen wanneer de capaciteit praktisch vol is. Controleer na het vernieuwen de datum van de laatste update van de bron en gebruik View.
Als de training een limiet bereikt
- Open Training en controleer welke limiet is bereikt: tekens, links of automatische hertrainingen.
- Controleer grote of verouderde bronnen met View. Verwijder alleen inhoud die je niet meer nodig hebt, of verklein het bereik van een toekomstige scan met URL- en elementfilters.
- Bekijk de beschikbare opties in Subscription als je meer capaciteit nodig hebt.
- Probeer de betreffende training opnieuw uit te voeren en wacht op Training completed (Training voltooid). De verwerkingstijd hangt af van de bron; je kunt de pagina verlaten zodra de bron is geaccepteerd.
- Controleer het bijgewerkte verbruik, open vervolgens Overview (Overzicht) en test een vraag die de nieuw getrainde informatie vereist.
Verbruik verminderen zonder antwoorden te verliezen
Behoud productdetails, beleidsregels, veelgestelde vragen en supportinhoud die antwoord geven op de vragen van je bezoekers. Sluit irrelevante pagina's of herhaalde opmaakteksten uit, maar controleer of filters geen noodzakelijke informatie weglaten. Een sitemap selecteert kandidaat-URL's; het verwijdert geen kop- en voetteksten van die pagina's.
Volg Hoe je het aantal trainingstekens vermindert voor de filteropties, en gebruik de Knowledge Base Optimizer om het ophalen van informatie na wijzigingen te controleren.