Hjälpcenter
Träna din chatbot

Träna din chattbot - grunder och gränser

Senast uppdaterad:

Träning är sättet din chattbot lär sig om ditt företag på. Du tillhandahåller innehåll - från din webbplats, dokument eller anpassad text - och ChatLab bearbetar det till en kunskapsbas som chattbotten använder för att svara på frågor.


Var du hittar träning

Välj din chattbot från huvudpanelen och klicka sedan på fliken Training (Träning) i det horisontella navigeringsfältet.

Fliken Training markerad i botnavigeringen


Träningskällor

Det vänstra sidofältet under fliken Training visar alla tillgängliga kategorier av träningskällor. Varje källtyp lägger till innehåll i samma kunskapsbas för din chattbot.

Kategorier av träningskällor i det vänstra sidofältet

Webbadresser (Links)

Peka din chattbot mot din webbplats så genomsöker den sidorna, extraherar textinnehåll och tränas på det den hittar. Du kan skanna en hel webbplats, en enskild sida eller använda din webbplatskarta för exakt kontroll. Avancerade inställningar låter dig filtrera URL:er, exkludera sidelement och konfigurera skrapningsbeteende.

Läs mer om att lägga till webbplatskällor

Filer

Ladda upp dokument direkt till din chattbots kunskapsbas. Format som stöds: PDF, TXT, DOC, DOCX, CSV, XLS, XLSX. Du kan ladda upp upp till 20 filer samtidigt, med maximalt 20 MB per fil. ChatLab extraherar textinnehållet och bearbetar det för träning.

Läs mer om att lägga till filer

Frågor och svar (Questions & Answers)

Skapa Frågor och svar-par för att ge din chattbot precisa svar på specifika frågor. Detta är användbart för vanliga frågor, företagspolicyer eller andra ämnen där du vill ha ett konsekvent svar. Du kan gruppera relaterade Frågor och svar-par under etiketter för enklare hantering.

Läs mer om att lägga till frågor och svar

Text

Lägg till ren text direkt i din chattbots kunskapsbas. Använd detta för snabba tillägg, intern kunskap eller innehåll som inte finns i en fil eller på din webbplats. Varje textpost kan innehålla upp till 100 000 tecken.

Läs mer om att lägga till ren text

Rättelser (Corrections)

Finjustera din chattbot genom att korrigera dess tidigare misstag. Du kan lägga till rättelser från fliken Chatlogs (Chattloggar) när du upptäcker ett felaktigt svar, eller skapa dem manuellt i träningssektionen.

Läs mer om att lägga till och redigera rättelser


Träningsgränser

Panelen Limits (Gränser) längst ner i det vänstra sidofältet visar din aktuella användning för den valda chattbotten.

Panelen Limits som visar träningsstorlek, länkar, omträningar och krediter

Vad som räknas som ett träningstecken

Ett träningstecken är ett tecken av synlig text som extraherats från dina källor. ChatLab räknar inte HTML-taggar, CSS, JavaScript, bilder eller annan media. Endast det faktiska läsbara innehållet räknas mot din gräns.

Till exempel utgör faktisk text vanligtvis bara cirka 8 % av en webbsidas totala storlek:

  • 400 000 tecken ≈ 5 MB sida
  • 11 000 000 tecken ≈ 140 MB sida
  • 15 000 000 tecken ≈ 190 MB sida

Om dessa gränser inte räcker till kan du köpa ett tilläggspaket: "+10 MB träningstecken för alla dina chattbotar". Detta ökar varje chattbots gräns (till exempel från 15 MB till 25 MB).

Gränser per bot

Varje chattbot har sin egen oberoende gräns för träningsdata. Att en chattbot når sin gräns påverkar inte dina andra chattbotar. Alla träningskällor inom en enskild chattbot (webbplatsinnehåll, filer, Frågor och svar, text, rättelser) räknas mot samma sammanlagda teckensumma.

Övervaka din användning

Panelen Limits visar:

  • Training size (Träningsstorlek) - Använda tecken i förhållande till din gräns (t.ex. 30 133 / 15 000 000)
  • Links (Länkar) - Antal tränade URL:er i förhållande till din länkgräns
  • Trainings (Träningar) - Antal utförda träningsoperationer
  • Re-trainings (Omträningar) - Automatiska omträningsoperationer som använts i förhållande till månadsgränsen
  • Credits remaining (Återstående krediter) - Meddelandekrediter tillgängliga för faktureringsperioden

För en djupare förståelse av hur gränser fungerar, inklusive kvoter per plan, smart omträning och optimeringstips, se Förstå gränser för träningsdata.


Hur träning fungerar

När du lägger till en träningskälla bearbetar ChatLab den i bakgrunden:

  1. Innehållsextrahering - Text extraheras från din källa (webbsida, fil eller manuell inmatning)
  2. Segmentering (chunking) - Texten delas upp i mindre delar som optimerats för sökning
  3. Generering av embeddings - Varje del omvandlas till en numerisk representation (embedding)
  4. Indexering - Embeddings lagras i kunskapsbasen för snabb likhetssökning

När en användare ställer en fråga till din chattbot söker systemet i kunskapsbasen efter de mest relevanta delarna och använder dem för att generera ett korrekt svar.

Följa träningsförloppet

Träningsförloppet uppdateras i realtid - du behöver inte uppdatera sidan. Allteftersom ditt träningsjobb rör sig genom varje steg (skanning, extrahering, träning) uppdateras statusmärket, förloppsindikatorn och länkantalen automatiskt. När träningen är klar uppdaterar sidan träningsdatan automatiskt så att du alltid ser de senaste resultaten.

Du kan lämna sidan medan träning pågår. Träningen fortsätter i bakgrunden och du kan välja att få ett e-postmeddelande när den är klar. Läs mer om träning i bakgrunden.


Hantera träningsjobb för webbplatser

När du tränar din chattbot från webbadresser skapar varje skanning ett träningsjobb som listas under underfliken Trainings (Training > Links > Trainings). Dessa jobb innehåller flera funktioner som hjälper dig att spåra och hantera dina träningsdata.

Träningslänkar med ID-brickor

ID-brickor för träning

Varje träningsjobb visar en ID-bricka (till exempel #42) bredvid webbadressen. Detta gör det enkelt att identifiera och referera till specifika träningsjobb, särskilt när du har flera skanningar för samma webbplats.

Filtrera länkar efter träningsjobb

När din chattbot har mer än ett träningsjobb för webbplatser visas ett rullgardinsfilter ovanför länklistan. Använd det för att visa endast de länkar som tillhör ett specifikt träningsjobb, eller välj All trainings (Alla träningar) för att se varje länk. Detta är praktiskt när du vill granska eller hantera länkar från en viss skanning.

Länkar omfördelade eller borttagna

Om ett slutfört träningsjobb visar Links reassigned or removed (Länkar omfördelade eller borttagna) betyder det att länkarna som ursprungligen skannades av det jobbet har flyttats till en nyare träning eller raderats. Själva träningsjobbet behålls som referens men har inga aktiva länkar kopplade till sig längre. Du kan arkivera dessa jobb för att hålla din träningslista ren.

Visa skrapningsparametrar

Klicka på More details (Mer information) på valfritt träningsjobb för att se alla parametrar som användes för den skanningen. Detta inkluderar URL-mönster, elementfilter, landskod och inställningar för hantering av frågeparametrar (om alla frågeparametrar ignorerades eller specifika exkluderades). Du kan också starta en ny träning med samma parametrar genom att klicka på New training with same parameters (Ny träning med samma parametrar).

Träningsdetaljer med skrapningsparametrar


Omträning

Webbplatsinnehåll ändras med tiden. Du kan träna om enskilda sidor manuellt eller ställa in automatisk schemalagd omträning (dagligen, veckovis eller månadsvis) för att hålla chattbottens kunskap aktuell.

Vid omträning av befintligt innehåll använder ChatLab beräkning av nettokvot - endast skillnaden mellan gammalt och nytt innehåll räknas mot din gräns, inte hela sidan igen.

Läs mer om omträning


Tips för effektiv träning

  • Kvalitet framför kvantitet - Fokusera på innehåll som direkt hjälper till att svara på kundfrågor (vanliga frågor, produktinformation, supportartiklar, policyer)
  • Undvik brus - Exkludera irrelevanta sidor som inloggningssidor, bildgallerier eller nyhetsarkiv. Använd avancerad URL-filtrering när du skannar webbplatser
  • Kombinera källor - Använd webbplatsskanning för bred täckning och komplettera sedan med Frågor och svar-par för ämnen som kräver precisa svar
  • Granska och korrigera - Kontrollera din chattbots svar i Chatlogs och lägg till rättelser vid behov
  • Använd Knowledge Base Optimizer - Detta verktyg analyserar vilka källor som det hänvisas till mest, vilket hjälper dig att förfina dina träningsdata

För fler strategier, se Hur du förbättrar chattbottens svar.


Relaterade artiklar