Покращення роботи вашого чатбота ChatLab передбачає точне налаштування його параметрів і методів навчання. Почніть із навчання вашого чатбота, потім виберіть його та скористайтеся розділом Overview (Огляд), щоб поставити кілька реальних запитань клієнтів. Зафіксуйте очікувані відповіді, змінюйте лише одне налаштування за раз і повторюйте ті самі запитання в нових розмовах.
Власні інструкції щодо ролі для точного налаштування відповідей
Custom Role Instructions (Власні інструкції щодо ролі) дозволяють визначити конкретні правила поведінки та тону вашого чатбота, адаптуючи його під потреби вашої аудиторії. Ось як ефективно налаштувати та використовувати цю функцію:
-
Визначте роль бота: чітко вкажіть роль, яку має виконувати чатбот. Наприклад, «агент служби підтримки», «консультант із продажу» або «технічний фахівець».
-
Встановіть правила поведінки: додайте інструкції щодо тону, стилю мовлення та відповідей. Наприклад:
- Тон: дружній, професійний або офіційний.
- Мова: використовуйте прості пояснення для технічно непідготовлених користувачів або професійні терміни для експертної аудиторії.
-
Додайте контекстні деталі: внесіть інструкції, що стосуються вашого бізнесу чи сфери діяльності. Наприклад:
- «Якщо користувач запитує про варіанти доставки, насамперед зазначте можливість безкоштовної доставки, якщо вона доступна».
- «Під час обговорення цін завжди повідомляйте про знижки за оптові замовлення, якщо такі передбачені».
-
Тестуйте та вдосконалюйте: перевірте, як чатбот відповідає з новими інструкціями щодо ролі, коригуйте їх на основі взаємодії з користувачами та змінюйте за потреби для досягнення бажаного стилю відповідей і точності.
Налаштуйте це в Settings > Role & Behavior (Налаштування > Роль і поведінка). Дізнайтеся більше про налаштування ролі та поведінки.
Перехід на потужнішу модель AI
Порівняйте моделі, доступні в поточному списку вибору, на однакових запитаннях. Перевірте, чи відповідь є точною, чи дотримується модель ваших інструкцій і як вона обробляє додаткові запитання. Доступність моделей і вартість у кредитах можуть змінюватися, тому орієнтуйтеся на поточні варіанти на екрані та довідник із кредитів на повідомлення, а не на фіксовані списки цін на моделі.
Змініть модель у Settings > Model & Advanced (Налаштування > Модель і додаткові параметри). Дізнайтеся більше про вибір моделей AI.
Оптимізація бази знань
Використовуйте Knowledge Base Optimizer (Оптимізатор бази знань), щоб побачити, які фрагменти відповідають певному запитанню. Він тестує пошук інформації для окремого запитання, а не історичну популярність джерел. Перегляньте отриманий вміст і порівняйте його з очікуваною відповіддю.
Виберіть свого чатбота та відкрийте Training > Knowledge Base Optimizer (Навчання > Оптимізатор бази знань). Дізнайтеся більше про використання Knowledge Base Optimizer.
Крім того, зменшення креативності моделі може зробити відповіді точнішими та релевантнішими. Нижча креативність допомагає зменшити варіативність відповідей, але не може виправити відсутність інформації чи гарантувати фактичну точність. Доступність цієї опції залежить від обраної моделі. Ви можете відрегулювати цей параметр у Settings > Model & Advanced за допомогою повзунка Creativity (Креативність). Дізнайтеся більше про налаштування розмов.
Розширення контексту
Розгляньте можливість розширення контексту, якщо важлива інформація не вміщується. Більший контекст дозволяє завантажувати більше матеріалу, але не гарантує кращої відповіді. Це також збільшує витрату кредитів на повідомлення, а більші обсяги контексту вимагають відповідного тарифного плану вашого облікового запису.
ChatLab пропонує три різні розміри контексту: 8 000, 16 000 або 32 000 токенів, що безпосередньо впливає на здатність чатбота зберігати та використовувати інформацію. Вибір відповідного розміру контексту - це баланс між бажаною якістю відповідей і робочим бюджетом.
Налаштуйте розмір контексту в Settings > Model & Advanced. Дізнайтеся більше про збільшення розміру контексту чату.
Сфокусоване навчання - краще менше, але якісніше
Один із найефективніших способів покращити якість відповідей - прибрати нерелевантний вміст із навчальних даних. ChatLab використовує архітектуру RAG (Retrieval-Augmented Generation), яка шукає найбільш релевантні фрагменти інформації під час формування відповідей на запитання. Занадто велика кількість загального або повторюваного вмісту створює шум, який може ускладнити процес пошуку.
Чому сфокусоване навчання допомагає:
- RAG оцінює фрагменти вмісту за релевантністю - нерелевантний вміст знижує якість пошуку
- Повторювані елементи (меню, футери, шапки) на кожній сторінці перевантажують базу знань шумом
- AI може знаходити малокорисні фрагменти замість конкретних потрібних відповідей
Як сфокусувати навчання:
- Використовуйте сканування карти сайту (sitemap) замість повного обходу сайту
- Виключайте повторювані елементи сторінок, такі як шапки та футери
- Відфільтровуйте нерелевантні розділи URL (новини, зображення, пресрелізи)
- Зосередьтеся на цінному вмісті: сторінках товарів, FAQ, статтях підтримки, документах із правилами
Детальні інструкції щодо оптимізації сканування вашого сайту дивіться в статті як зменшити кількість навчальних символів під час сканування сайту.
Бажаний формат файлів для навчання
Навчаючи свого чатбота, обирайте формат файлів, який зберігає пов'язані факти разом. Текстовий формат зручний для описових пояснень, тоді як таблиці та CSV-файли добре підходять для табличних даних:
-
Текстові файли дозволяють додавати терміни, пов'язані за контекстом.
-
Вони забезпечують гнучкість у структуруванні інформації.
Наприклад, додаючи таблицю цін для товарів, укажіть супутні терміни:
- Терміни для таблиці цін: «cost», «pricing», «rates», «fees», «charges», «quote» (вартість, ціни, тарифи, збори, розцінки)
Перевірте, чи запити на кшталт «Які у вас тарифи?» або «Покажіть деталі щодо вартості» знаходять потрібне джерело та дають очікувану відповідь.
Додавання виправлень з історії розмов
Переглядайте історію розмов вашого чатбота та додавайте виправлення, коли помічаєте неправильні або неоптимальні відповіді. Це допомагає чатботу вчитися на своїх помилках і покращує майбутні відповіді на схожі запитання.
Перейдіть на вкладку Chatlogs (Історія розмов), знайдіть діалоги з проблемами та натисніть піктограму редагування біля будь-якої відповіді бота, щоб додати виправлення. Дізнайтеся більше про додавання та редагування виправлень.