Навчання - це спосіб, у який ваш чатбот дізнається про ваш бізнес. Ви надаєте контент - із вашого вебсайту, документів або власний текст, - а ChatLab обробляє його та перетворює на базу знань, яку чатбот використовує для відповідей на запитання.
Де знайти навчання
Виберіть свого чатбота на головній панелі керування, а потім перейдіть на вкладку Training (Навчання) на горизонтальній панелі навігації.
Джерела навчання
На лівій бічній панелі вкладки Training наведено перелік усіх доступних категорій джерел навчання. Кожен тип джерела додає контент до спільної бази знань вашого чатбота.
Вебсайти (Links)
Вкажіть чатботу на ваш вебсайт, і він просканує сторінки, витягне текстовий вміст і навчиться на знайденій інформації. Ви можете сканувати вебсайт повністю, окрему сторінку або використовувати карту сайту (sitemap) для точного контролю. Розширені налаштування дають змогу фільтрувати URL-адреси, виключати окремі елементи сторінок і налаштовувати поведінку скрапінгу.
Дізнайтеся більше про додавання вебсайтів як джерел
Файли (Files)
Завантажуйте документи безпосередньо до бази знань вашого чатбота. Підтримувані формати: PDF, TXT, DOC, DOCX, CSV, XLS, XLSX. Ви можете завантажувати до 20 файлів одночасно розміром не більше 20 МБ на один файл. ChatLab витягує текстовий контент та обробляє його для навчання.
Дізнайтеся більше про додавання файлів
Запитання та відповіді (Questions & Answers)
Створюйте пари запитань і відповідей, щоб надати чатботу точні формулювання для конкретних запитань. Це корисно для розділів частих запитань (FAQ), політик компанії або будь-яких тем, де потрібна чітка та незмінна відповідь. Ви можете групувати пов'язані пари запитань і відповідей за мітками для зручнішого керування.
Дізнайтеся більше про додавання запитань і відповідей
Текст (Text)
Додавайте звичайний текст безпосередньо до бази знань вашого чатбота. Використовуйте цю можливість для швидких доповнень, внутрішньої інформації або контенту, якого немає у файлах чи на вебсайті. Кожен текстовий запис може містити до 100 000 символів.
Дізнайтеся більше про додавання звичайного тексту
Виправлення (Corrections)
Вдосконалюйте чатбота, виправляючи його попередні помилки. Ви можете додавати виправлення безпосередньо з вкладки Chatlogs (Історія чатів), коли помічаєте неправильну відповідь, або створювати їх вручну в розділі Training.
Дізнайтеся більше про додавання та редагування виправлень
Ліміти навчання
Панель Limits (Ліміти) внизу лівої бічної панелі відображає поточний обсяг використання ресурсів для вибраного чатбота.
Що вважається символом навчання
Символ навчання - це один символ видимого тексту, витягнутого з ваших джерел. ChatLab не враховує теги HTML, стилі CSS, код JavaScript, зображення чи інші медіафайли. До вашого ліміту зараховується лише фактичний контент, придатний для читання.
Наприклад, реальний текст зазвичай становить лише близько 8% від загального розміру вебсторінки:
- 400 000 символів ≈ 5 МБ сторінки
- 11 000 000 символів ≈ 140 МБ сторінки
- 15 000 000 символів ≈ 190 МБ сторінки
Якщо цих лімітів недостатньо, ви можете придбати додатковий пакет: "+10 МБ символів навчання для всіх ваших чатботів". Це збільшить ліміт кожного чатбота (наприклад, із 15 МБ до 25 МБ).
Ліміти для окремих ботів
Кожен чатбот має свій власний незалежний ліміт даних для навчання. Якщо один чатбот досягає свого ліміту, це не впливає на роботу інших ваших чатботів. Усі джерела навчання одного чатбота (вміст вебсайтів, файли, запитання й відповіді, текст, виправлення) враховуються у спільній сукупній кількості символів.
Відстеження використання
Панель Limits відображає такі показники:
- Training size (Розмір навчання) - використано символів відносно вашого ліміту (наприклад, 30 133 / 15 000 000)
- Links (Посилання) - кількість опрацьованих URL-адрес відносно ліміту посилань
- Trainings (Навчання) - кількість виконаних операцій навчання
- Re-trainings (Повторні навчання) - використано автоматичних повторних навчань відносно щомісячного ліміту
- Credits remaining (Залишок кредитів) - доступні кредити повідомлень на поточний розрахунковий період
Щоб краще зрозуміти, як діють ліміти, включно з квотами тарифних планів, розумним повторним навчанням і порадами з оптимізації, перегляньте статтю Розуміння лімітів даних для навчання.
Як працює навчання
Коли ви додаєте джерело навчання, ChatLab обробляє його у фоновому режимі:
- Витягування контенту - текст витягується з вашого джерела (вебсторінки, файлу або введених вручну даних)
- Розбиття на фрагменти (чанкінг) - текст ділиться на менші частини, оптимізовані для пошуку
- Генерація ембедингів - кожен фрагмент перетворюється на числове представлення (вектор/ембединг)
- Індексація - ембединги зберігаються в базі знань для швидкого пошуку за схожістю
Коли користувач ставить запитання вашому чатботу, система шукає в базі знань найбільш релевантні фрагменти та використовує їх для створення точної відповіді.
Відстеження прогресу навчання
Прогрес навчання оновлюється в реальному часі - вам не потрібно перезавантажувати сторінку. У міру проходження кожного етапу (сканування, витягування, навчання) значок статусу, смуга прогресу та кількість посилань оновлюються автоматично. Коли навчання завершується, сторінка оновлює дані самостійно, тому ви завжди бачите найсвіжіші результати.
Ви можете залишити сторінку під час процесу. Навчання продовжуватиметься у фоновому режимі, а ви за бажанням можете отримати сповіщення на електронну пошту після його завершення. Дізнайтеся більше про навчання у фоновому режимі.
Керування завданнями навчання з вебсайтів
Коли ви навчаєте чатбота за посиланнями з вебсайту, кожне сканування створює окреме завдання, яке відображається на вкладеній вкладці Trainings (Training > Links > Trainings). Ці завдання мають кілька корисних функцій для відстеження та керування даними навчання.
Бейджі з ідентифікатором навчання (Training ID)
Для кожного завдання навчання поруч із URL-адресою вебсайту відображається бейдж з ідентифікатором (наприклад, #42). Завдяки цьому зручно розпізнавати конкретні запуски навчання та посилатися на них, особливо якщо один і той самий сайт сканувався кілька разів.
Фільтрація посилань за завданням навчання
Якщо для вашого чатбота створено більше одного завдання навчання з вебсайту, над списком посилань з'являється випадний фільтр. Використовуйте його, щоб відобразити лише ті посилання, які належать до певного завдання, або виберіть All trainings (Усі навчання), щоб бачити всі посилання. Це зручно, якщо потрібно перевірити чи налаштувати посилання з конкретної сесії сканування.
Посилання перепризначено або видалено (Links reassigned or removed)
Якщо для завершеного завдання відображається статус Links reassigned or removed, це означає, що спочатку проскановані посилання переміщено до новішого навчання або видалено. Саме завдання зберігається для історії, але більше не містить прив'язаних активних посилань. Ви можете архівувати такі завдання, щоб підтримувати порядок у списку.
Перегляд параметрів скрапінгу
Натисніть More details (Детальніше) на будь-якому завданні навчання, щоб переглянути повний набір параметрів, використаних для цього сканування. Сюди входять шаблони URL-адрес, фільтри елементів, код країни та налаштування обробки параметрів запиту (чи ігнорувалися всі параметри запиту, чи виключалися тільки окремі з них). Ви також можете запустити нове навчання з тими самими налаштуваннями, натиснувши New training with same parameters (Нове навчання з тими самими параметрами).
Повторне навчання
Вміст вебсайтів із часом змінюється. Ви можете повторно навчати окремі сторінки вручну або налаштувати автоматичне розкладове навчання (щодня, щотижня чи щомісяця), щоб підтримувати актуальність знань чатбота.
Під час повторного навчання наявного контенту ChatLab застосовує розрахунок за чистою квотою (net quota calculation) - до вашого ліміту зараховується лише різниця між старим і новим вмістом, а не весь обсяг сторінки повторно.
Дізнайтеся більше про повторне навчання
Поради для ефективного навчання
- Якість важливіша за кількість - зосередьтеся на контенті, який безпосередньо допомагає відповідати на запитання клієнтів (FAQ, описи продуктів, статті підтримки, умови та правила)
- Уникайте зайвого шуму - виключайте нерелевантні сторінки, як-от форми входу, галереї зображень або архіви новин. Використовуйте розширену фільтрацію URL-адрес під час сканування сайтів
- Комбінуйте джерела - використовуйте сканування сайту для охоплення основної інформації, а потім доповнюйте її парами запитань і відповідей для тем, які вимагають максимальної точності
- Перевіряйте та виправляйте - аналізуйте відповіді чатбота в розділі Chatlogs і додавайте виправлення за потреби
- Використовуйте Knowledge Base Optimizer - цей інструмент аналізує, до яких джерел чатбот звертається найчастіше, допомагаючи вам оптимізувати базу знань
Більше стратегій можна знайти в статті Як покращити відповіді чатбота.
Пов'язані статті
- Додавання нових вебсайтів як джерел - сканування вебсайтів, карт сайтів або окремих сторінок
- Додавання нових файлів - завантаження документів PDF, Word, Excel та інших
- Додавання запитань і відповідей - створення точних пар запитань і відповідей
- Додавання звичайного тексту - додавання власного текстового вмісту напряму
- Додавання та редагування виправлень - виправлення помилок чатбота
- Розуміння лімітів даних для навчання - квоти тарифних планів та оптимізація
- Повторне навчання - налаштування автоматичного оновлення контенту
- Як зменшити кількість символів навчання під час сканування вебсайту - розширені методи фільтрації
- Розширене навчання з використанням розмітки Markdown - форматування навчальних даних за допомогою Markdown