Basis Pengetahuan AI

Basis Pengetahuan AI Ubah File Menjadi Pengetahuan Ber-scope

Unggah PDF, file Excel, halaman web, dan teks ke dalam scope. MonoChat melakukan chunking, embedding, dan menyimpan data di VectorDB pilihan Anda — siap mendukung pipeline RAG dan alur kerja agen AI.

Mulai Gratis Sekarang Chat di WhatsApp

Atau mulai dengan kredit $150, cukup untuk bulan pertama plan Growth

Asisten Nova Store Menjawab dari dokumen Anda

Bagaimana kebijakan pengembalian untuk pesanan online?

10:21

Sumber

returns-policy.pdf

Scope: Layanan pelanggan

Pesanan online dapat dikembalikan dalam 14 hari setelah diterima, dalam kondisi belum dipakai dan kemasan asli.

10:21

Apakah garansinya juga mencakup baterai?

10:22

Sumber

warranty-guide.pdf

Scope: Layanan pelanggan

Ya. Panduan garansi menyebutkan baterai dijamin selama 12 bulan sejak tanggal pembelian.

10:22

PDF • XLS • Web
Impor multi-sumber
Ambil pengetahuan dari format apa pun
Scope
Domain pengetahuan
Pisahkan topik & izin
Dapat dikonfigurasi
Chunking & embedding
Sesuaikan pipeline bila perlu
VectorDB apa pun
Tujuan penyimpanan
Bawaan atau eksternal

Fitur Basis Pengetahuan AI

Bangun pengetahuan ber-scope dari sumber tidak terstruktur dan gunakan di pipeline RAG serta agen AI.

  • Impor Multi-Sumber

    Muat konten tidak terstruktur dari file, URL, dan teks mentah. Semuanya terpusat dan mudah dicari.

    • PDF, Excel, teks, dan lainnya
    • Impor halaman web
    • Dukungan unggah massal
    • Metadata & tag

  • Domain Pengetahuan Ber-scope

    Atur data Anda ke dalam scope agar setiap alur AI atau agen mengambil dari sumber pengetahuan yang tepat.

    • Pisahkan pengetahuan per topik
    • Kontrol akses per scope
    • Tetapkan scope ke agen
    • Cegah kebocoran antardomain

  • Kontrol Pipeline Embedding

    MonoChat menyediakan pengaturan default siap pakai, sekaligus memungkinkan Anda mengatur cara embedding dibuat.

    • Pilih model embedding
    • Pengaturan ukuran chunk & overlap
    • Aturan pra-pemrosesan
    • Penyesuaian lanjutan opsional

Komponen Inti

Semua yang Anda butuhkan untuk mengimpor, meng-embed, menyimpan, dan mengambil pengetahuan secara andal.

  • Chunking Cerdas

    Pecah dokumen menjadi chunk yang rapi dan mudah di-retrieve dengan pengaturan default — atau atur strategi Anda sendiri.

  • Pengaturan Embedding

    Pilih model embedding dan atur cara data divektorisasi untuk retrieval semantik yang cepat.

  • Tujuan VectorDB

    Simpan vektor di VectorDB bawaan MonoChat atau hubungkan VectorDB Anda sendiri dengan menambahkan kredensial.

  • Tata Kelola & Siklus Hidup

    Perbarui scope, indeks ulang data, dan kelola perubahan pengetahuan dengan aman seiring konten Anda berkembang.

  • Output Siap RAG

    Gunakan scope langsung di orkestrasi AI agar agen mengambil konteks yang tepat saat runtime.

  • Aman Sejak Desain

    Data terisolasi per workspace/scope dan embedding disimpan di lokasi yang disyaratkan kepatuhan Anda.

Penerapan Praktis

Cara umum tim memakai Basis Pengetahuan AI dengan scope dan RAG.

  • Pengetahuan Layanan Pelanggan

    Buat scope untuk PDF pusat bantuan dan kebijakan agar agen menjawab secara akurat dan konsisten.

  • Sales Enablement

    Masukkan katalog, daftar harga, dan brosur ke scope penjualan untuk jawaban produk yang instan.

  • Operasional Internal

    Bangun scope SOP dan onboarding agar tim dan asisten internal bekerja dari satu sumber kebenaran.

Manfaat Utama

Keunggulan inti dari pengetahuan ber-scope dan embedding yang dapat dikonfigurasi.

  • Kualitas Jawaban Lebih Tinggi

    Dasarkan respons pada data Anda sendiri untuk mengurangi halusinasi dan meningkatkan kepercayaan.

  • Kendali Penuh Saat Dibutuhkan

    Gunakan pengaturan default yang masuk akal atau sesuaikan penuh pipeline chunking + embedding.

  • Tanpa Vendor Lock-in

    Gunakan VectorDB bawaan atau VectorDB Anda sendiri dan simpan data di mana pun Anda mau.

  • Mudah Dipadukan dengan Agen

    Scope terhubung ke RAG, alur kerja, dan tool AI untuk orkestrasi end-to-end.

FAQ

Basis pengetahuan AI: pertanyaan umum

Jawaban singkat untuk pertanyaan yang paling umum.

Bagaimana cara melatih chatbot AI dengan dokumen saya sendiri?

Buat scope di Basis Pengetahuan AI MonoChat lalu unggah PDF, file Excel, dan teks Anda, atau impor halaman web. MonoChat memecah konten menjadi chunk, membuat embedding, dan menyimpannya di database vektor. Tetapkan scope tersebut ke asisten AI Anda, dan asisten akan menjawab dari konten itu.

Jenis file dan sumber apa saja yang bisa ditambahkan?

Anda dapat menambahkan file PDF dan Excel, teks biasa, dan halaman web, dengan unggah massal untuk kumpulan yang lebih besar. Metadata dan tag membantu menjaga konten tetap rapi dan mudah dicari.

Apa itu scope pengetahuan?

Scope adalah domain pengetahuan terpisah, misalnya layanan pelanggan, penjualan, atau prosedur internal. Setiap scope punya kontrol akses sendiri dan ditetapkan ke agen serta alur yang memakainya, sehingga jawaban tidak mencampur konten dari topik yang tidak berkaitan.

Apakah saya perlu database vektor sendiri?

Tidak. MonoChat menyertakan database vektor bawaan yang langsung bekerja dengan pengaturan default. Jika Anda ingin menyimpan embedding di infrastruktur sendiri, Anda bisa menghubungkan VectorDB Anda dengan menambahkan kredensialnya.

Bagaimana menjaga jawaban chatbot tetap mutakhir?

Saat konten Anda berubah, perbarui scope dan indeks ulang. Asisten kemudian mengambil dari versi terbaru, tanpa perlu membangun ulang alur Anda.

Jelajahi lebih lanjut

Bulan pertama Growth gratis dari kami

Bangun Lapisan Pengetahuan Anda dengan MonoChat

Unggah dokumen, buat scope, dan perkuat agen AI Anda dengan pengetahuan yang andal.

Mulai dengan kredit $150 Chat di WhatsApp

Satu kode per bisnis • 30 hari untuk menukarkan • Tanpa kartu kredit

$150 untuk memulai.

Klaim