Навчання - це спосіб, за допомогою якого ваш чатбот дізнається про ваш бізнес. Ви надаєте контент - із вашого вебсайту, документів або власний текст - а ChatLab перетворює його на базу знань, яку чатбот використовує для відповідей на запитання.
Де знайти розділ навчання
Виберіть свого чатбота на головній панелі керування, а потім перейдіть на вкладку Training (Навчання) на горизонтальній навігаційній панелі.
Джерела навчання
На лівій бічній панелі у вкладці Training перелічено всі доступні категорії джерел навчання. Кожен тип джерела додає контент до єдиної бази знань вашого чатбота.
URL-адреси вебсайтів (Links)
Вкажіть чатботу на ваш вебсайт, і він просканує сторінки, витягне текстовий вміст та навчиться на основі знайденого. Ви можете просканувати вебсайт повністю, окрему сторінку або використати карту сайту (sitemap) для точного контролю. Розширені налаштування дають змогу фільтрувати URL-адреси, виключати 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, MD, JSON, DOC, DOCX, CSV, XLS, XLSX. Ви можете завантажити до 20 файлів одночасно, розміром не більше 20 МБ на один файл. ChatLab витягує текстовий вміст і обробляє його для навчання.
Дізнайтеся більше про додавання файлів
Запитання та відповіді (Questions & Answers)
Створюйте пари «запитання - відповідь», щоб надати чатботу точні відповіді на конкретні запитання. Це корисно для поширених запитань (FAQ), правил компанії або будь-яких тем, де потрібна чітка й незмінна відповідь. Ви можете групувати пов'язані пари Q&A під мітками для легшого керування.
Дізнайтеся більше про додавання запитань і відповідей
Текст (Text)
Додавайте звичайний текст безпосередньо до бази знань чатбота. Використовуйте цей варіант для швидких доповнень, внутрішньої інформації або контенту, якого немає у файлах чи на сайті. 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 із вкладки Chatlogs, помітивши неправильну відповідь, або створювати їх вручну в розділі Training.
Дізнайтеся більше про додавання та редагування виправлень
Товари в інтернет-магазині
Керуєте інтернет-магазином? Товарам не місце в джерелах для навчання, описаних вище. Чатбот може шукати товари трьома способами:
- AI Search (рекомендовано) - товари індексуються окремо від бази знань, рахуються за позицію (товар із варіантами вважається однією позицією) і не витрачають символи для навчання. Входить до кожного плану E-commerce, а також доступно на плані Universal із додатком E-commerce integrations плюс пакетом товарів AI Search.
- Пошук у магазині наживо - чатбот робить запити до власного пошуку магазину через API магазину. Нічого не індексується. Потрібен план Universal із додатком E-commerce integrations.
- Навчання на відсканованих сторінках магазину - можливо на будь-якому плані, але це слабке рішення для товарів: ціни та залишки застарівають між скануваннями, а сторінки товарів витрачають символи для навчання.
Використовуйте джерела для навчання з цієї статті для інформаційного контенту, як-от доставка, повернення та FAQ. Докладніше: AI Search, live store search or scanned pages, How to set up ChatLab for your e-commerce store та E-commerce plans and limits.
Ліміти навчання
Панель Limits (Ліміти) внизу лівої бічної панелі показує поточне використання ресурсів для вибраного чатбота.
Що вважається символом навчання
Місткість навчання вимірює збережений вихідний текст, включно зі збереженими URL-адресами та символами форматування. HTML-розмітка, скрипти та стилі видаляються під час вилучення даних із вебсайту, однак прихований текст може бути збережений, якщо ввімкнено опцію Scrape hidden contents (Скрапити прихований контент). Розмір файлу в МБ - це інший вимір; прямого перерахунку розміру сторінки у символи навчання не існує.
Перевірте ваш фактичний ліміт у Limits та варіанти, запропоновані в розділі Subscription (Підписка). Місткість визначається тарифами, додатковими опціями та індивідуальними налаштуваннями акаунта; не вираховуйте її за фіксованою таблицею назв планів.
Ліміти на одного бота
Кожен чатбот має власний незалежний ліміт даних для навчання. Досягнення ліміту одним ботом не впливає на інших ваших чатботів. Усі джерела навчання одного чатбота (контент сайту, файли, Q&A, текст, виправлення) враховуються у спільній загальній кількості символів.
Моніторинг використання ресурсів
Панель Limits відображає:
- Training size - Використані символи відносно вашого ліміту (наприклад, 30 133 / 15 000 000)
- Links - Кількість навчених URL-адрес відносно ліміту посилань
- Trainings - Показує Unlimited (Необмежено) для кількості операцій навчання; ліміти на символи, посилання та автоматичні повторні навчання все одно діють
- Re-trainings - Використання автоматичних повторних навчань акаунта відносно щомісячного ліміту
- Credits remaining - Залишок кредитів на повідомлення для вашого акаунта на поточний календарний місяць; див. Message credits
Щоб глибше зрозуміти, як працюють обмеження, зокрема квоти для тарифів, розумне повторне навчання та поради з оптимізації, див. статтю Розуміння лімітів навчальних даних.
Як працює навчання
Коли ви додаєте джерело навчання, ChatLab обробляє його у фоновому режимі:
- Вилучення контенту - Текст витягується з вашого джерела (вебсторінки, файлу або тексту, введеного вручну)
- Розбиття на фрагменти (чанкінг) - Текст ділиться на менші частини, оптимізовані для пошуку
- Генерація ембедінгів - Кожен фрагмент перетворюється на числове представлення (ембедінг)
- Індексація - Ембедінги зберігаються в базі знань для швидкого пошуку за схожістю
Коли користувач ставить чатботу запитання, система шукає в базі знань найбільш релевантні фрагменти та використовує їх для створення точної відповіді.
Відстеження прогресу навчання
Прогрес навчання оновлюється в реальному часі - оновлювати сторінку не потрібно. У міру проходження кожного етапу завдання (сканування, вилучення, навчання) бейдж статусу, індикатор прогресу та лічильники посилань оновлюються автоматично. Після завершення навчання сторінка сама оновить навчальні дані, щоб ви завжди бачили найновіші результати.
Ви можете залишити сторінку під час навчання. Процес триватиме у фоновому режимі, і за бажанням ви можете отримати сповіщення електронною поштою після його завершення. Дізнайтеся більше про навчання у фоновому режимі.
Після завершення навчання перевірте важливе джерело за допомогою кнопки View (Переглянути) і поставте пов'язане запитання у вкладці Overview (Огляд). Обробка невеликого джерела може тривати кілька хвилин; для більших джерел знадобиться більше часу. Перевірте джерела зі статусом помилки або незавершені перед тим, як покладатися на їхній вміст.
Керування завданнями навчання вебсайтів
Коли ви навчаєте чатбота за допомогою URL-адрес вебсайту, кожне сканування створює завдання навчання, перелічене на вкладці Trainings (Training > Links > Trainings). Ці завдання містять низку функцій, які допомагають відстежувати навчальні дані та керувати ними.
Бейджі ID навчання
Кожне завдання навчання містить бейдж з ідентифікатором (наприклад, #42) поруч із URL-адресою вебсайту. Це спрощує розпізнавання та пошук конкретних завдань навчання, особливо коли ви скануєте один і той самий вебсайт кілька разів.
Фільтрація посилань за завданням навчання
Коли для чатбота створено більше одного завдання навчання сайту, над списком посилань з'являється випадаючий фільтр. Використовуйте його, щоб відобразити лише посилання з певного завдання навчання, або виберіть All trainings (Усі навчання), щоб переглянути всі посилання. Це зручно, якщо потрібно перевірити чи налаштувати посилання конкретного сканування.
Links reassigned or removed
Якщо для завершеного завдання відображається статус Links reassigned or removed (Посилання перепризначено або видалено), це означає, що посилання, спочатку проскановані цим завданням, було перенесено до новішого навчання або видалено. Саме завдання зберігається для історії, але більше не містить пов'язаних активних посилань. Ви можете архівувати такі завдання, щоб підтримувати порядок у списку.
Перегляд параметрів скрапінгу
Натисніть More details (Докладніше) для будь-якого завдання навчання, щоб побачити 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 лише окремі з них). Ви також можете запустити нове навчання з тими самими параметрами, натиснувши New training with same parameters (Нове навчання з тими самими параметрами).
Повторне навчання
Вміст вебсайту із часом змінюється. Ви можете повторно навчати окремі сторінки вручну або налаштувати автоматичне повторне навчання за розкладом (щодня, щотижня або щомісяця), щоб підтримувати актуальність знань чатбота.
Під час повторного навчання наявного контенту ChatLab використовує розрахунок за чистою квотою (net quota calculation) - до вашого ліміту зараховується лише різниця між старим і новим контентом, а не вся сторінка заново.
Дізнайтеся більше про повторне навчання
Поради щодо ефективного навчання
- Якість важливіша за кількість - Зосередьтеся на матеріалах, які безпосередньо допомагають відповідати на запитання клієнтів (FAQ, інформація про продукти, статті служби підтримки, умови та правила)
- Уникайте зайвого шуму - Виключайте нерелевантні сторінки, як-от екрани входу, галереї зображень або архіви новин. Використовуйте розширену фільтрацію URL під час сканування сайтів
- Поєднуйте джерела - Використовуйте сканування вебсайту для широкого охоплення тем, а потім доповнюйте його парами Q&A для питань, які потребують точних формулювань
- Перевіряйте та виправляйте - Переглядайте відповіді чатбота у журналі чатів (Chatlogs) і за потреби додавайте виправлення
- Використовуйте Knowledge Base Optimizer - Перевіряйте, які саме джерела збігаються з конкретним запитанням; це не звіт про найчастіше використовувані джерела
Щоб дізнатися більше про стратегії оптимізації, див. статтю Як покращити відповіді чатбота.
Пов'язані статті
- Додавання нових джерел вебсайтів - Сканування сайтів, карт сайту або окремих сторінок
- Додавання нових файлів - Завантаження PDF, Word, Excel та інших документів
- Додавання запитань і відповідей - Створення точних пар Q&A
- Додавання звичайного тексту - Пряме додавання текстового контенту
- Додавання та редагування виправлень - Виправлення помилок чатбота
- Розуміння лімітів навчальних даних - Квоти тарифів та оптимізація
- Повторне навчання - Налаштування розкладу автоматичного оновлення контенту
- Як зменшити кількість символів навчання під час сканування вебсайту - Методи розширеної фільтрації
- Розширене навчання з використанням синтаксису Markdown - Форматування навчальних даних за допомогою Markdown