Baza wiedzy AI

Baza wiedzy AI Zamień pliki w wiedzę podzieloną na zakresy

Wgrywaj pliki PDF, Excel, strony internetowe i tekst do zakresów. MonoChat dzieli dane na fragmenty, tworzy embeddingi i zapisuje je w wybranej bazie VectorDB — gotowe do zasilania potoków RAG i przepływów agentów AI.

Zacznij za darmo Napisz na WhatsAppie

Lub zacznij z kredytem 150 $, który wystarczy na pierwszy miesiąc planu Growth

Asystent Nova Store Odpowiedzi z Państwa dokumentów

Jaka jest polityka zwrotów dla zamówień online?

10:21

Źródło

returns-policy.pdf

Zakres: obsługa klienta

Zamówienia online można zwrócić w ciągu 14 dni od dostawy, jeśli są nieużywane i w oryginalnym opakowaniu.

10:21

Czy gwarancja obejmuje także baterię?

10:22

Źródło

warranty-guide.pdf

Zakres: obsługa klienta

Tak. Z przewodnika gwarancyjnego wynika, że bateria jest objęta gwarancją przez 12 miesięcy od daty zakupu.

10:22

Funkcje bazy wiedzy AI

Buduj wiedzę w zakresach z nieustrukturyzowanych źródeł i używaj jej w potokach RAG oraz u agentów AI.

  • Wczytywanie z wielu źródeł

    Wczytuj nieustrukturyzowane treści z plików, adresów URL i surowego tekstu. Miej wszystko w jednym miejscu i z możliwością wyszukiwania.

    • PDF, Excel, tekst i inne
    • Import stron internetowych
    • Obsługa wgrywania zbiorczego
    • Metadane i tagowanie

  • Domeny wiedzy w zakresach

    Uporządkuj dane w zakresy, aby każdy scenariusz AI lub agent pobierał dane z właściwego źródła wiedzy.

    • Oddzielaj wiedzę według tematu
    • Kontrola dostępu dla każdego zakresu
    • Przypisuj zakresy agentom
    • Unikaj wycieku między domenami

  • Kontrola potoku embeddingów

    MonoChat oferuje gotowe ustawienia domyślne, a także pozwala kontrolować sposób tworzenia embeddingów.

    • Wybór modelu embeddingów
    • Ustawienia rozmiaru fragmentów i nakładania
    • Reguły wstępnego przetwarzania
    • Opcjonalne zaawansowane dostrajanie

Kluczowe komponenty

Wszystko, czego potrzeba, aby niezawodnie wczytywać, osadzać, przechowywać i wyszukiwać wiedzę.

  • Inteligentny podział na fragmenty

    Dziel dokumenty na czyste fragmenty przyjazne wyszukiwaniu, korzystając z ustawień domyślnych — lub skonfiguruj własną strategię.

  • Ustawienia embeddingów

    Wybierz model embeddingów i skonfiguruj wektoryzację danych na potrzeby szybkiego wyszukiwania semantycznego.

  • Miejsce docelowe VectorDB

    Przechowuj wektory we wbudowanych bazach VectorDB MonoChat lub połącz własną bazę VectorDB, dodając dane uwierzytelniające.

  • Zarządzanie i cykl życia

    Aktualizuj zakresy, ponownie indeksuj dane i bezpiecznie zarządzaj zmianami wiedzy w miarę rozwoju treści.

  • Wyniki gotowe dla RAG

    Używaj zakresów bezpośrednio w orkiestracji AI, aby agenci pobierali właściwy kontekst w czasie działania.

  • Bezpieczeństwo w założeniach

    Utrzymuj izolację danych dla każdej przestrzeni roboczej i zakresu oraz przechowuj embeddingi tam, gdzie wymaga tego zgodność z przepisami.

Praktyczne zastosowania

Typowe sposoby korzystania z bazy wiedzy AI z zakresami i RAG.

  • Wiedza dla obsługi klienta

    Utwórz zakres z plikami PDF centrum pomocy i politykami, aby agenci odpowiadali trafnie i spójnie.

  • Wsparcie sprzedaży

    Osadź katalogi, cenniki i broszury w zakresie sprzedaży, aby uzyskać natychmiastowe odpowiedzi o produktach.

  • Operacje wewnętrzne

    Zbuduj zakresy z procedurami SOP i wdrożeniem, aby zespoły i wewnętrzni asystenci pracowali na jednym źródle prawdy.

Najważniejsze korzyści

Podstawowe zalety wiedzy w zakresach i konfigurowalnych embeddingów.

  • Wyższa jakość odpowiedzi

    Opieraj odpowiedzi na własnych danych, aby ograniczyć halucynacje i zwiększyć zaufanie.

  • Pełna kontrola, gdy jest potrzebna

    Korzystaj z rozsądnych ustawień domyślnych lub w pełni dostosuj potok dzielenia na fragmenty i embeddingów.

  • Brak uzależnienia od dostawcy

    Korzystaj z wbudowanych baz VectorDB lub użyj własnej i trzymaj dane tam, gdzie chcesz.

  • Łatwe łączenie z agentami

    Zakresy współpracują z RAG, przepływami i narzędziami AI w kompleksowej orkiestracji.

Najczęstsze pytania

Baza wiedzy AI: najczęstsze pytania

Szybkie odpowiedzi na najczęstsze pytania.

Jak wytrenować chatbota AI na własnych dokumentach?

Utwórz zakres w bazie wiedzy AI MonoChat i wgraj pliki PDF, Excel oraz tekst lub zaimportuj strony internetowe. MonoChat dzieli treść na fragmenty, tworzy embeddingi i zapisuje je w bazie wektorowej. Przypisz zakres do asystenta AI, a będzie odpowiadał na podstawie tej treści.

Jakie typy plików i źródła mogę dodać?

Można dodawać pliki PDF i Excel, zwykły tekst oraz strony internetowe, a przy większych zbiorach skorzystać z wgrywania zbiorczego. Metadane i tagi pomagają utrzymać porządek i możliwość wyszukiwania treści.

Czym jest zakres wiedzy?

Zakres to odrębna domena wiedzy, na przykład obsługa klienta, sprzedaż lub procedury wewnętrzne. Każdy zakres ma własną kontrolę dostępu i jest przypisywany agentom i przepływom, które mają z niego korzystać, dzięki czemu odpowiedzi nie mieszają treści z niepowiązanych tematów.

Czy potrzebuję własnej bazy wektorowej?

Nie. MonoChat zawiera wbudowane bazy wektorowe działające z ustawieniami domyślnymi. Jeśli wolą Państwo trzymać embeddingi we własnej infrastrukturze, można połączyć własną bazę VectorDB, dodając jej dane uwierzytelniające.

Jak utrzymać aktualność odpowiedzi chatbota?

Gdy treść się zmienia, zaktualizuj zakres i zindeksuj go ponownie. Asystent będzie wtedy pobierał dane z nowej wersji, bez przebudowywania przepływów.

Czytaj dalej

Pierwszy miesiąc planu Growth na nasz koszt

Zbuduj warstwę wiedzy z MonoChat

Wgraj dokumenty, utwórz zakresy i zasil swoich agentów AI rzetelną wiedzą.

Zacznij z kredytem 150 $ Napisz na WhatsAppie

Jeden kod na firmę • 30 dni na wykorzystanie • Bez karty płatniczej

150 $ na start.

Odbierz