Instrumentul Knowledge Base Optimizer este un instrument de testare care vă arată ce fragmente din datele dumneavoastră de antrenare găsește chatbotul pentru orice întrebare. Acesta rulează exact aceeași căutare în baza de cunoștințe pe care o efectuează chatbotul în conversațiile reale, astfel încât ceea ce vedeți în rezultate este exact ceea ce primește AI-ul atunci când răspunde.
Funcționează exclusiv în modul de citire (read-only): testarea unei întrebări aici nu modifică datele dumneavoastră de antrenare și nu vă afectează în niciun fel chatbotul.
Unde îl puteți găsi
Selectați chatbotul dumneavoastră în panoul principal și deschideți fila Training (Antrenare). În coloana din stânga, sub lista categoriilor de surse, faceți clic pe butonul albastru Knowledge Base Optimizer (Optimizator bază de cunoștințe).
Dacă nu v-ați antrenat încă chatbotul, începeți mai întâi cu adăugarea datelor de antrenare - optimizatorul poate căuta doar în cunoștințele care au fost deja antrenate.
Testarea unei întrebări
- Introduceți o întrebare în câmpul Message (Mesaj) - ideal o întrebare reală pe care o adresează vizitatorii dumneavoastră sau una la care chatbotul a răspuns recent nesatisfăcător.
- Faceți clic pe Submit (Trimite).
- După câteva momente, fragmentele de cunoștințe corespunzătoare vor apărea mai jos, clasificate începând cu cea mai bună potrivire.
Interpretarea rezultatelor
Fiecare rând de rezultate reprezintă un fragment din datele dumneavoastră de antrenare:
- Match (Potrivire) - procentul din stânga arată cât de exact se potrivește fragmentul cu întrebarea dumneavoastră. O valoare mai mare înseamnă o relevanță mai ridicată.
- Source (Sursă) - antetul rândului afișează pictograma și numele tipului de sursă, de exemplu adresa URL a paginii antrenate, un nume de fișier sau o intrare Q&A.
- Insigna de limbă - mica insignă de lângă sursă arată limba cu care este etichetat fragmentul. Sursele fără o etichetă de limbă indică „any”, ceea ce înseamnă că sunt utilizate pentru orice limbă.
- Conținutul fragmentului - faceți clic pe un rând pentru a-l extinde și pentru a citi textul exact pe care l-ar primi chatbotul.
Ordinea contează. Rezultatele sunt clasificate în funcție de relevanță, iar chatbotul le citește în această ordine, de sus în jos, până când bugetul său de context pentru cunoștințe este epuizat. Bugetul depinde de setarea Chat Context Size a botului și de setările memoriei - fragmentele care nu se încadrează în acest buget sunt eliminate de la sfârșit. Dacă fragmentul pe care îl așteptați lipsește sau se află foarte jos în listă, este foarte probabil ca chatbotul să nu îl folosească atunci când răspunde.
Politica lingvistică
Deasupra câmpului de mesaj, rândul Language policy (Politică lingvistică) explică modul în care botul dumneavoastră tratează limbile surselor în timpul căutării. Pentru un bot într-o singură limbă, acesta caută în toate sursele la un loc. Dacă aveți activată opțiunea Multi-language (Multilingv), căutarea poate fi limitată la limba vizitatorului plus sursele independente de limbă, iar instrumentul reflectă același comportament.
Pentru boții multilingvi, sub câmpul de mesaj apare o linie de informații suplimentară după fiecare căutare. Aceasta arată Detected message language (limba identificată de instrument în întrebarea dumneavoastră), Searched languages (ce limbi ale surselor au fost incluse în căutare) și, atunci când instrumentul a reformulat întrebarea dumneavoastră pentru o căutare mai eficientă, interogarea efectiv utilizată: Refined query.
Când să îl utilizați
- Chatbotul răspunde incorect sau afirmă că nu cunoaște răspunsul. Testați aceeași întrebare aici. Dacă fragmentul corect lipsește din rezultate, informația nu se află în datele dumneavoastră de antrenare (sau este formulată prea diferit) - adăugați-o ca sursă nouă sau ca o corecție.
- După o reantrenare. Când reantrenați sursele, rulați câteva întrebări tipice pentru a verifica dacă noul conținut actualizat este preluat așa cum vă așteptați.
- Înainte de lansare. Testați cele mai frecvente întrebări pe care le vor adresa vizitatorii dumneavoastră și confirmați că fiecare dintre ele returnează fragmente relevante în partea de sus a listei.
Dacă rezultatele scot la iveală lacune, îmbunătățiți datele de antrenare și testați din nou - modificările sunt preluate imediat după finalizarea antrenării. Pentru un ghid mai cuprinzător, consultați Cum să îmbunătățiți răspunsurile chatbotului.