Helpcentrum
Eerste stappen

Inzicht in limieten voor trainingsgegevens

Laatst bijgewerkt:

Limieten voor trainingsgegevens bepalen hoeveel content je kunt gebruiken om je chatbot te trainen. Als je deze limieten begrijpt, haal je het meeste uit je abonnement en kun je jouw contentstrategie effectief plannen.


Wat is een training character?

Een training character (trainingskarakter) is één enkel karakter zichtbare tekst dat uit je trainingsbronnen is geëxtraheerd. Dit telt mee:

  • Alleen zichtbare tekst - HTML-tags, CSS, JavaScript en andere code worden uitgesloten
  • Genormaliseerde witruimte - meerdere spaties, tabs en regeleindes worden samengevoegd
  • Zuivere content - alleen de daadwerkelijke leesbare tekst die je chatbot helpt vragen te beantwoorden

Voorbeeld: een webpagina van 5 MB bevat doorgaans slechts ongeveer 400.000 karakters aan daadwerkelijke tekstcontent (ongeveer 8% van de totale bestandsgrootte).


Limieten voor trainingsgegevens per abonnementsplan

Elk abonnementsniveau bevat een verschillende capaciteit voor trainingsgegevens:

Plan Training Characters Website Links Geschatte paginagrootte
FREE 400.000 10 ~5 MB
BASIC 11.000.000 1.000 ~140 MB
STANDARD 15.000.000 5.000 ~190 MB
PREMIUM 15.000.000 100.000 ~190 MB

💡 Belangrijk: deze limieten zijn van toepassing op de totale trainingsgegevens per chatbot, niet per trainingsbron. Al je websitecontent, geüploade bestanden, vraag-en-antwoordparen en tekstinvoer tellen mee voor één cumulatief totaal.

Limieten per bot

Elke chatbot in je account heeft zijn eigen onafhankelijke limiet voor trainingsgegevens. Dit betekent:

Voorbeeld met Standard Plan (5 bots, elk 15M karakters):

  • Bot #1 (Support): 14.500.000 karakters gebruikt
  • Bot #2 (Sales): 10.200.000 karakters gebruikt
  • Bot #3 (FAQ): 3.800.000 karakters gebruikt
  • Bot #4 (Product): 15.000.000 karakters gebruikt (aan de limiet)
  • Bot #5 (International): 8.900.000 karakters gebruikt

Elke bot kan zelfstandig tot 15M karakters gebruiken. Dat bot #4 aan de limiet zit, heeft geen invloed op de andere bots.


Hoe trainingsgegevens worden geteld

Cumulatief over alle bronnen

Je limiet voor trainingskarakters is cumulatief over alle gegevensbronnen die je aan één enkele chatbot toevoegt:

  • Websitecontent
  • Geüploade bestanden (PDF, Word, Excel, CSV, TXT)
  • Handmatige tekstinvoer
  • Vragen en antwoorden
  • Productbeschrijvingen voor e-commerce

Voorbeeld: als je beschikt over:

  • Websitetraining: 8.000.000 karakters
  • PDF-bestanden: 3.000.000 karakters
  • Vraag-en-antwoordparen: 2.000.000 karakters

Totaal: 13.000.000 karakters (past binnen het STANDARD-plan, maar overschrijdt het BASIC-plan)

Eenmalige berekening per bot

In tegenstelling tot berichtcredits die maandelijks worden gereset, worden limieten voor trainingsgegevens berekend als een absolute grootte. Dit betekent:

  • Je betaalt voor de totale hoeveelheid data die momenteel is opgeslagen, niet voor hoe vaak je hebt getraind
  • Het toevoegen van nieuwe content verbruikt meer van je quotum
  • Het vervangen van oude content telt niet dubbel (zie Slim opnieuw trainen hieronder)

Slim opnieuw trainen: netto-quotumberekening

Wanneer je bestaande content opnieuw traint (zoals het vernieuwen van een websitescan), gebruikt ChatLab netto-quotumberekening:

  • Oude content wordt geïdentificeerd en de grootte ervan wordt genoteerd
  • Nieuwe content wordt gescand en vergeleken
  • Alleen het verschil telt mee voor je quotum

Voorbeeld:

  • Initiële scan van de website: 5.000.000 karakters
  • Opnieuw scannen na updates: 5.200.000 karakters
  • Verbruikt quotum: slechts 200.000 karakters (de netto nieuwe gegevens)

Dit slimme systeem zorgt ervoor dat je de kennis van je chatbot up-to-date kunt houden zonder je trainingsquotum te verspillen aan ongewijzigde content.


Trainingsgegevens versus berichtcredits

Dit zijn volledig gescheiden limieten:

Aspect Trainingsgegevens Berichtcredits
Wat het meet Hoeveel content je kunt opslaan Hoeveel chatbotreacties je kunt genereren
Resetfrequentie Nooit (absolute grootte) Maandelijks
Gebruikt voor Kennisbankcapaciteit Gespreksvolume
Voorbeeld 15M karakters = ~190 MB tekst 11.000 credits = ~2.200 gesprekken

🚨 Veelvoorkomende fout: haal trainingslimieten en berichtcredits niet door elkaar. Je kunt ruim voldoende berichtcredits hebben maar zonder trainingsruimte komen te zitten, of omgekeerd. Ze dienen verschillende doelen.


Extra trainingscapaciteit aanschaffen

Als de trainingslimieten van je abonnement niet toereikend zijn, kun je add-on-pakketten aanschaffen:

"+10 MB aan trainingskarakters voor al je chatbots"

Deze add-on verhoogt de limiet van elke chatbot:

  • STANDARD-plan: 15 MB → 25 MB per chatbot
  • PREMIUM-plan: 15 MB → 25 MB per chatbot

💡 De add-on is van toepassing op alle chatbots in je account, niet slechts op één.


Je verbruik van trainingsgegevens optimaliseren

Meer trainingsgegevens betekent niet altijd dat de chatbot beter presteert. Het toevoegen van irrelevante content kan de kwaliteit van de antwoorden juist schaden doordat er ruis in het zoekproces ontstaat.

Best practices:

  • ✅ Richt je op waardevolle content (veelgestelde vragen, productbeschrijvingen, helpartikelen)
  • ✅ Gebruik het scannen van sitemaps in plaats van volledige websitecrawls
  • ✅ Sluit herhalende elementen uit (kopteksten, voetteksten, menu's)
  • ✅ Filter niet-essentiële pagina's eruit (nieuwsarchieven, fotogalerijen)
  • ❌ Voorkom dat je elke afzonderlijke pagina scant, puur omdat je nog quotum over hebt

Meer informatie: Trainingskarakters verminderen bij het scannen van een website in ChatLab

Deze uitgebreide handleiding legt geavanceerde filtertechnieken uit waarmee je jouw trainingsquotum efficiënt gebruikt en tegelijkertijd een hoge antwoordkwaliteit behoudt.


Samenvatting

  • Trainingskarakters = alleen zichtbare tekst, geen bestandsgroottes of media
  • Limieten variëren per plan van 400K (FREE) tot 15M (STANDARD/PREMIUM)
  • Elke bot heeft onafhankelijke limieten - het bereiken van de limiet bij één bot heeft geen invloed op andere bots
  • Cumulatieve berekening over alle bronnen per chatbot
  • Los van berichtcredits - ze dienen verschillende doelen
  • Slim opnieuw trainen telt alleen netto nieuwe gegevens
  • Add-on-pakketten beschikbaar voor extra capaciteit
  • Kwaliteit boven kwantiteit - focus op relevante content

Als je deze limieten begrijpt, kun je jouw chatbot effectief trainen en het juiste abonnementsplan kiezen dat past bij jouw behoeften.