Base di conoscenza IA

Base di conoscenza IA Trasformi i file in conoscenza a perimetro definito

Carichi PDF, file Excel, pagine web e testo negli scope. MonoChat suddivide in chunk, crea gli embedding e archivia i dati nel VectorDB selezionato, pronti per alimentare pipeline RAG e flussi di lavoro di agenti IA.

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Assistente Nova Store Risposte dai Suoi documenti

Qual è la vostra politica di reso per gli ordini online?

10:21

Fonte

returns-policy.pdf

Scope: Assistenza clienti

Può restituire gli ordini online entro 14 giorni dalla consegna, non utilizzati e nella confezione originale.

10:21

La garanzia copre anche la batteria?

10:22

Fonte

warranty-guide.pdf

Scope: Assistenza clienti

Sì. La guida alla garanzia indica che la batteria è coperta per 12 mesi dalla data di acquisto.

10:22

Funzionalità della base di conoscenza IA

Costruisca conoscenza a perimetro definito da fonti non strutturate e la utilizzi in pipeline RAG e agenti IA.

  • Acquisizione da più fonti

    Carichi contenuti non strutturati da file, URL e testo grezzo. Tenga tutto centralizzato e ricercabile.

    • PDF, Excel, testo e altro
    • Importazione di pagine web
    • Supporto al caricamento in blocco
    • Metadati e tag

  • Domini di conoscenza a perimetro definito

    Organizzi i dati in scope così che ogni flusso o agente IA attinga alla fonte di conoscenza giusta.

    • Separare la conoscenza per argomento
    • Controllo degli accessi per scope
    • Assegnare gli scope agli agenti
    • Evitare fughe di informazioni tra domini

  • Controlli della pipeline di embedding

    MonoChat offre impostazioni predefinite pronte all'uso e Le permette anche di controllare come vengono creati gli embedding.

    • Scelta del modello di embedding
    • Impostazioni di dimensione e sovrapposizione dei chunk
    • Regole di preelaborazione
    • Ottimizzazione avanzata facoltativa

Componenti principali

Tutto ciò che serve per acquisire, incorporare, archiviare e recuperare la conoscenza in modo affidabile.

  • Chunking intelligente

    Suddivida i documenti in chunk puliti e adatti al retrieval con le impostazioni predefinite, oppure configuri una Sua strategia.

  • Impostazioni di embedding

    Scelga il modello di embedding e configuri come i dati vengono vettorizzati per un retrieval semantico veloce.

  • Destinazione VectorDB

    Archivi i vettori nei VectorDB integrati di MonoChat oppure colleghi il Suo VectorDB aggiungendo le credenziali.

  • Governance e ciclo di vita

    Aggiorni gli scope, reindicizzi i dati e gestisca in sicurezza le modifiche alla conoscenza man mano che i contenuti evolvono.

  • Output pronti per il RAG

    Utilizzi gli scope direttamente nelle Sue orchestrazioni IA così che gli agenti recuperino il contesto giusto in fase di esecuzione.

  • Sicuro per progettazione

    Mantenga i dati isolati per workspace/scope e archivi gli embedding dove richiede la Sua conformità.

Applicazioni pratiche

Modi tipici in cui i team usano la base di conoscenza IA con scope e RAG.

  • Conoscenza per l'assistenza clienti

    Crei uno scope per i PDF e le policy del centro assistenza così che gli agenti rispondano in modo accurato e coerente.

  • Supporto alle vendite

    Incorpori cataloghi, listini e brochure in uno scope vendite per risposte immediate sui prodotti.

  • Operazioni interne

    Costruisca scope per procedure operative e onboarding così che team e assistenti interni lavorino da un'unica fonte di verità.

Vantaggi principali

I principali vantaggi della conoscenza a perimetro definito e degli embedding configurabili.

  • Risposte di qualità più alta

    Fondi le risposte sui Suoi dati per ridurre le allucinazioni e rafforzare la fiducia.

  • Pieno controllo quando serve

    Utilizzi impostazioni predefinite sensate o personalizzi per intero la pipeline di chunking ed embedding.

  • Nessun vincolo con il fornitore

    Utilizzi VectorDB integrati o porti il Suo VectorDB e tenga i dati dove preferisce.

  • Componibile con gli agenti

    Gli scope si integrano con RAG, flussi di lavoro e strumenti IA per orchestrazioni end-to-end.

FAQ

Base di conoscenza IA: domande frequenti

Risposte rapide alle domande più comuni.

Come addestro un chatbot IA sui miei documenti?

Crei uno scope nella base di conoscenza IA di MonoChat e carichi i Suoi PDF, file Excel e testo, oppure importi pagine web. MonoChat suddivide il contenuto in chunk, crea gli embedding e li archivia in un database vettoriale. Assegni lo scope al Suo assistente IA e risponderà con quel contenuto.

Quali tipi di file e fonti posso aggiungere?

Può aggiungere file PDF ed Excel, testo semplice e pagine web, con caricamento in blocco per insiemi più grandi. Metadati e tag aiutano a mantenere i contenuti organizzati e ricercabili.

Cos'è uno scope di conoscenza?

Uno scope è un dominio di conoscenza separato, ad esempio assistenza clienti, vendite o procedure interne. Ogni scope ha il proprio controllo degli accessi ed è assegnato agli agenti e ai flussi che devono utilizzarlo, così le risposte non mescolano contenuti di argomenti non correlati.

Ho bisogno di un mio database vettoriale?

No. MonoChat include database vettoriali integrati che funzionano con le impostazioni predefinite. Se preferisce tenere gli embedding nella Sua infrastruttura, può collegare il Suo VectorDB aggiungendone le credenziali.

Come mantengo aggiornate le risposte del chatbot?

Quando i Suoi contenuti cambiano, aggiorni lo scope e lo reindicizzi. L'assistente attinge così alla nuova versione, senza dover ricostruire i Suoi flussi.

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