Обучение - это то, как ваш чат-бот узнает о вашем бизнесе. Вы предоставляете контент - с вашего сайта, из документов или в виде отдельного текста, - а ChatLab преобразует его в базу знаний, которую чат-бот использует для ответов на вопросы.
Где найти раздел обучения
Выберите своего чат-бота на главной панели управления, затем нажмите на вкладку Training (Обучение) в горизонтальной панели навигации.
Источники обучения
На левой боковой панели вкладки Training перечислены все доступные категории источников обучения. Каждый тип источника добавляет материалы в единую базу знаний вашего чат-бота.
URL сайта (Links)
Укажите чат-боту адрес вашего сайта, и он обойдет страницы, извлечет текстовый контент и обучится на найденной информации. Вы можете просканировать весь сайт, отдельную страницу или использовать карту сайта (sitemap) для точечного контроля. Расширенные настройки позволяют фильтровать URL, исключать элементы страниц и настраивать параметры сбора данных.
Узнайте больше о добавлении сайтов в качестве источников
Файлы (Files)
Загружайте документы напрямую в базу знаний вашего чат-бота. Поддерживаемые форматы: PDF, TXT, DOC, DOCX, CSV, XLS, XLSX. Можно загрузить до 20 файлов одновременно, размером не более 20 MB на файл. ChatLab извлекает текстовое содержимое и подготавливает его для обучения.
Узнайте больше о добавлении файлов
Вопросы и ответы (Questions & Answers)
Создавайте пары "вопрос-ответ", чтобы чат-бот давал точные ответы на конкретные вопросы. Это удобно для часто задаваемых вопросов (FAQ), регламентов компании или любых тем, где требуется строго определенный ответ. Связанные пары вопросов и ответов можно группировать по меткам для более удобного управления.
Узнайте больше о добавлении вопросов и ответов
Текст (Text)
Добавляйте обычный текст напрямую в базу знаний вашего чат-бота. Используйте эту возможность для быстрого добавления заметок, внутренней информации или контента, которого нет в файлах или на сайте. Каждая текстовая запись может содержать до 100 000 символов.
Узнайте больше о добавлении обычного текста
Исправления (Corrections)
Выполняйте точную настройку чат-бота, исправляя его прошлые ошибки. Вы можете добавлять исправления прямо из вкладки Chatlogs (Журналы чата), заметив неверный ответ, либо создавать их вручную в разделе Training.
Узнайте больше о добавлении и редактировании исправлений
Лимиты на обучение
Панель Limits (Лимиты) в нижней части левой боковой панели показывает текущий объем использования ресурсов для выбранного чат-бота.
Что считается символом обучения
Символ обучения - это один символ видимого текста, извлеченного из ваших источников. ChatLab не учитывает теги HTML, CSS, JavaScript, изображения или другие медиафайлы. В лимите учитывается только реальный читаемый текст.
Например, обычный текст составляет лишь около 8% от общего размера веб-страницы:
- 400 000 символов ≈ страница 5 MB
- 11 000 000 символов ≈ страница 140 MB
- 15 000 000 символов ≈ страница 190 MB
Если этих лимитов недостаточно, вы можете приобрести дополнительный пакет: "+10 MB символов обучения для всех ваших чат-ботов". Это увеличивает лимит каждого чат-бота (например, с 15 MB до 25 MB).
Лимиты на каждого бота
У каждого чат-бота действует собственный независимый лимит данных для обучения. Достижение лимита одним чат-ботом никак не влияет на остальных ваших ботов. Все источники обучения внутри одного чат-бота (контент сайта, файлы, вопросы и ответы, текст, исправления) учитываются в рамках общего совокупного лимита символов.
Отслеживание использования
На панели Limits отображаются следующие показатели:
- Training size (Объем обучения) - использованные символы относительно вашего лимита (например, 30 133 / 15 000 000)
- Links (Ссылки) - количество обработанных URL относительно лимита ссылок
- Trainings (Обучения) - количество выполненных операций обучения
- Re-trainings (Повторные обучения) - использованные операции автоматического повторного обучения относительно ежемесячного лимита
- Credits remaining (Остаток кредитов) - баланс сообщений (credits), доступных на текущий расчетный период
Более подробную информацию о работе лимитов, включая квоты по тарифным планам, умное повторное обучение и советы по оптимизации, см. в статье Понимание лимитов данных для обучения.
Как работает обучение
Когда вы добавляете источник для обучения, ChatLab обрабатывает его в фоновом режиме:
- Извлечение контента - из источника извлекается текст (со страницы сайта, из файла или из введенного вручную фрагмента)
- Разбивка на фрагменты (чанкинг) - текст разделяется на небольшие части, оптимизированные для быстрого поиска
- Генерация эмбеддингов - каждый фрагмент преобразуется в числовое представление (векторный эмбеддинг)
- Индексирование - эмбеддинги сохраняются в базе знаний для быстрого семантического поиска
Когда пользователь задает чат-боту вопрос, система ищет в базе знаний наиболее подходящие фрагменты и использует их для формирования точного ответа.
Отслеживание процесса обучения
Статус обучения обновляется в реальном времени - перезагружать страницу не требуется. По мере прохождения каждого этапа (сканирование, извлечение, обучение) индикатор статуса, шкала прогресса и количество ссылок обновляются автоматически. После завершения процесса страница сама обновляет данные обучения, поэтому вы всегда видите актуальные результаты.
Вы можете закрыть страницу во время выполнения задачи. Обучение продолжится в фоновом режиме, а по его завершении вы можете получить уведомление на электронную почту. Узнайте больше об обучении в фоновом режиме.
Управление задачами обучения по сайту
Когда вы обучаете чат-бота по URL-адресам сайта, каждое сканирование создает отдельную задачу обучения, которая отображается во вложенной вкладке Trainings (Training > Links > Trainings). В этих задачах предусмотрен ряд возможностей для удобного отслеживания данных и управления ими.
Бейджи ID обучения
Рядом с URL сайта у каждой задачи обучения отображается бейдж с ее идентификатором (например, #42). Это позволяет легко находить и сопоставлять конкретные задачи, особенно когда по одному и тому же сайту запускалось несколько сканирований.
Фильтрация ссылок по задачам обучения
Если у вашего чат-бота запущено несколько задач обучения по сайту, над списком ссылок появляется выпадающий фильтр. С его помощью можно показать только те ссылки, которые относятся к определенной задаче, или выбрать пункт All trainings (Все обучения), чтобы просмотреть все ссылки сразу. Это полезно, если вам нужно проверить или отредактировать ссылки из конкретного сканирования.
Ссылки переназначены или удалены (Links reassigned or removed)
Если завершенная задача обучения имеет статус Links reassigned or removed, это означает, что ссылки, изначально найденные в рамках этой задачи, были перенесены в более новое обучение или удалены. Сама задача сохраняется для истории, но активных ссылок к ней больше не привязано. Такие задачи можно архивировать, чтобы поддерживать порядок в списке.
Просмотр параметров сбора данных
Нажмите More details (Подробнее) на карточке любой задачи обучения, чтобы увидеть полный набор параметров, использованных при сканировании. Сюда входят шаблоны URL, фильтры элементов, код страны и настройки обработки параметров запроса (были ли проигнорированы все параметры запроса или исключены только определенные). Вы также можете запустить новое сканирование с теми же параметрами, нажав кнопку New training with same parameters (Новое обучение с теми же параметрами).
Повторное обучение
Содержимое веб-сайтов со временем меняется. Вы можете запускать повторное обучение отдельных страниц вручную или настроить автоматическое расписание (ежедневно, еженедельно или ежемесячно), чтобы знания чат-бота оставались актуальными.
При повторном обучении уже существующего контента ChatLab использует расчет чистой квоты - в лимите учитывается только разница между старым и новым текстом, а не вся страница целиком.
Узнайте больше о повторном обучении
Советы для эффективного обучения
- Качество важнее количества - сосредоточьтесь на контенте, который напрямую помогает отвечать на вопросы клиентов (FAQ, описания продуктов, статьи службы поддержки, правила и регламенты)
- Избегайте лишнего шума - исключайте нерелевантные страницы, такие как формы входа, галереи изображений или архивы новостей. При сканировании сайтов используйте расширенную фильтрацию URL
- Комбинируйте источники - используйте сканирование сайта для широкого охвата тем, а затем дополняйте его парами "вопрос-ответ" по направлениям, требующим максимально четких формулировок
- Проверяйте и корректируйте - изучайте ответы чат-бота во вкладке Chatlogs и добавляйте исправления при обнаружении ошибок
- Используйте Knowledge Base Optimizer - этот инструмент анализирует, на какие источники бот ссылается чаще всего, помогая вам оптимизировать базу знаний
Другие рекомендации можно найти в статье Как улучшить ответы чат-бота.
Связанные статьи
- Добавление новых источников с сайтов - сканирование сайтов, sitemap или отдельных страниц
- Добавление новых файлов - загрузка документов PDF, Word, Excel и других форматов
- Добавление вопросов и ответов - создание точных пар "вопрос-ответ"
- Добавление обычного текста - прямое добавление текстового контента
- Добавление и редактирование исправлений - исправление ошибок чат-бота
- Понимание лимитов данных для обучения - квоты по тарифам и советы по оптимизации
- Повторное обучение - настройка автоматического обновления контента
- Как сократить количество символов при сканировании сайта - методы расширенной фильтрации
- Продвинутое обучение с использованием синтаксиса Markdown - форматирование обучающих данных с помощью Markdown