Markdown, düz metne yapı kazandıran hafif bir biçimlendirme söz dizimidir. Eğitim verilerini Markdown ile sağladığınızda yapay zeka, içeriğinizdeki bölümleri, hiyerarşileri ve referansları daha iyi anlayabilir - ve kullanıcılara yanıt verirken bu yapıyı kullanabilir. İlk olarak bir chatbot oluşturun ve eğitim temellerini gözden geçirin.
Markdown ChatLab'de nasıl çalışır
Markdown, eğitim kaynağına bağlı olarak iki şekilde kullanılır:
- Web sitesi kaynakları - ChatLab okunabilir içeriği ayıklar ve saklanan metninde bağlantıları korur. Taramanın orijinal sayfa biçimlendirmesindeki her başlığı, tabloyu veya diğer bölümleri koruduğunu varsaymayın; kaynak önizlemesini inceleyin.
- Metin ve Soru-Cevap kaynakları - Markdown'ı manuel olarak yazarsınız. Metin alanları, olduğu gibi saklanan ve eğitim sırasında kullanılan ham Markdown sözdizimini kabul eder.
Her iki durumda da yapılandırılmış veriler, yapay zekanın bölümleri tanımasına, temel bilgileri ayırt etmesine ve yanıtlarına ilgili bağlantıları dahil etmesine yardımcı olur.
Web sitesi kaynaklarında Markdown
Web sitelerinden eğitim yaparken (Training > Links [Eğitim > Bağlantılar]), ChatLab sayfa içeriğini bağlantıları koruyan bir metin formatına otomatik olarak dönüştürür. Harici bağlantılar, yapay zekanın yanıtlarda bunlara başvurabilmesi için Markdown bağlantı söz dizimi kullanılarak saklanır.
Taranan bir sayfanın nasıl saklandığını görmek için eğitilmiş herhangi bir bağlantının yanındaki View (Görüntüle) düğmesine tıklayın. Önizleme, Markdown biçimli bağlantılar da dahil olmak üzere saklanan içeriği gösterir.
Yukarıdaki örnekte e-posta adresi, yapay zekanın yanıtlarında tıklanabilir bir bağlantı olarak ekleyebileceği bir Markdown bağlantısı olan [info@yoursite.com](mailto:info@yoursite.com) şeklinde saklanır.
Metin kaynaklarında Markdown
Chatbot'unuzu seçip Training > Text (Eğitim > Metin) bölümüne gidin ve Add New Training: Text (Yeni Eğitim Ekle: Metin) butonuna tıklayın. Metin alanına doğrudan Markdown söz dizimi yazabilirsiniz.
Yukarıdaki örnek; Markdown başlıkları (#, ##), kalın metin (**30 days**), madde imli listeler (-) ve bağlantılar ([Returns Portal](https://example.com/returns)) kullanılarak yazılmış bir iade politikasını göstermektedir.
Soru-Cevap kaynaklarında Markdown
Training > Questions & Answers (Eğitim > Sorular ve Yanıtlar) bölümüne gidin ve Add New Training: QA (Yeni Eğitim Ekle: Soru-Cevap) seçeneğine tıklayın. Answer (Yanıt) alanı Markdown söz dizimini destekler; bu da yanıtları listeler, kalın metinler ve bağlantılarla yapılandırmanıza olanak tanır.
Desteklenen Markdown sözdizimi
Metin ve Soru-Cevap (Q&A) eğitim kaynaklarında kullanabileceğiniz Markdown ögelerinin referansını burada bulabilirsiniz:
Başlıklar - Ana başlık için #, alt başlık için ## ve en küçük başlık düzeyine kadar ###### kullanın.
# Main heading
## Subheading
### Smaller heading
Kalın ve italik - Kalın metin için **double asterisks** veya italik metin için *single asterisks* ile metni çevreleyin.
**bold text**
*italic text*
Sırasız listeler - Her satıra - veya * ardından bir boşluk bırakarak başlayın.
- First item
- Second item
- Third item
Sıralı listeler - Her satıra bir sayı, ardından nokta ve boşluk ile başlayın.
1. First step
2. Second step
3. Third step
Bağlantılar - Tıklanabilir referanslar oluşturmak için [link text](URL) biçimini kullanın.
Visit our [Help Center](https://example.com/help)
Email us at [support@example.com](mailto:support@example.com)
Görseller - Görsellere referans vermek için  kullanın. Yapay zeka, yanıtlarda bunları açıklayabilir veya bunlara bağlantı verebilir.
Markdown sohbet yanıtlarında nasıl görünür
Sohbet widget'ı madde imli listeler, kalın metin, numaralandırılmış adımlar ve tıklanabilir bağlantılar dahil olmak üzere biçimlendirilmiş yanıtları işleyebilir. Eğitim verilerinde Markdown kullanılması, chatbot'un yanıtında aynı biçimlendirmeyi kullanacağını garanti etmez.
Sohbet widget'ı başlıkların, kalın metinlerin, italik metinlerin, listelerin (sıralı ve sırasız), bağlantıların, görsellerin ve üst simgelerin işlenmesini destekler.
Eğitimi tamamlama ve test etme
Metin veya Soru-Cevap setinize bir etiket verin ve Start Training (Eğitimi Başlat) butonuna veya düzenleme yapıyorsanız Update (Güncelle) butonuna tıklayın. Kaynak listesinde Training completed (Eğitim tamamlandı) ifadesini bekleyin; işleme süresi içerik boyutuna bağlıdır ve sayfadan ayrılsanız bile kaynak kabul edildikten sonra devam eder. Overview (Genel Bakış) sekmesini açın ve hem yanıtı hem de biçimlendirmesini kontrol etmek için kaynak hakkında bir soru sorun. Formların tamamı için Düz metin ekleme veya Soru ve cevap ekleme bölümlerine göz atın.
Karakter kullanımı
Markdown söz dizimi karakterleri (#, **, -, []() vb.), eğitim verisi karakter sınırınıza dahil edilir. Ek yük, ne kadar başlık, URL ve diğer biçimlendirme karakteri eklediğinize bağlıdır; sabit bir yüzde yoktur.
Örneğin [Help Center](https://example.com/help) bağlantısı, yalnızca "Help Center" yazmaktan daha fazla karakter kullanır ancak yapay zekaya yanıtlara dahil edebileceği bir URL sağlar.
Karakter sınırınıza yaklaştıysanız Markdown biçimlendirmesini basitleştirerek (örneğin daha az başlık kullanarak veya bağlantı etiketlerini kısaltarak) kullanımı azaltabilirsiniz.
Etkili Markdown eğitimi için ipuçları
- Konuları düzenlemek için başlıklar kullanın - Bu, yapay zekanın içeriğinizin hangi bölümünün kullanıcının sorusuyla ilgili olduğunu belirlemesine yardımcı olur
- Seçenekler, adımlar veya özellikler için listeler kullanın - Yapay zeka genellikle yanıtlarında bu yapıyı yansıtır
- Önemli sayfalara bağlantılar ekleyin - Yapay zeka, ilgili soruları yanıtlarken bu bağlantıları sağlayabilir
- Basit tutun - Temel Markdown (başlıklar, listeler, kalın metin, bağlantılar) en etkili olanıdır. İç içe geçmiş tablolar gibi karmaşık biçimlendirmeler yanıtları iyileştirmeyebilir
İlgili makaleler
- Düz metin ekleme - Metin içeriği ekleyin ve düzenleyin
- Soru ve cevap ekleme - Net yanıtlar için soru-cevap çiftleri tanımlayın
- Chatbot'unuzu eğitme: temel bilgiler ve sınırlar - Eğitim verisi sınırlarını anlama
- Eğitim verisi sınırlarını anlama - Karakter sayımları nasıl çalışır