Что такое "Ответы по базе знаний"?
В этом разделе собраны ответы на наиболее частые вопросы о продукте «Ответы по базе знаний» в Лии.
Общие вопросы о функционале
Что такое "база знаний" и как она используется в чат-боте?
База знаний — это набор информации (файлы, текстовые сущности), который вы загружаете. Когда классический сценарий чат-бота Лия не находит подходящего ответа или когда это предусмотрено сценарием, активируется LLM-реакция. Эта реакция отправляет в модель всю необходимую информацию из диалога; модель анализирует вопрос пользователя и информацию из вашей Базы Знаний и формирует релевантный и естественный ответ.
Чем отличается ответ из базы знаний от обычного сценария?
Обычный сценарий: Ответы заранее запрограммированы и следуют жесткой логике интентов и сценариев. Бот отвечает точно так, как было задано.
Ответ из базы знаний: Ответ генерируется LLM-моделью на основе анализа вопроса пользователя и содержания Базы Знаний. Это позволяет давать более гибкие, естественные ответы и покрывать темы, не предусмотренные в сценарии явно. Генерация ответа происходит "на лету".
Может ли бот отвечать только из базы знаний или комбинировать ответы? Да, бот может комбинировать ответы. Ответы из Базы Знаний могут использоваться совместно с классическими сценариями. Также есть реакция "LLM-Анализ", которая извлекает информацию из Базы Знаний или из диалога и сохраняет ее в переменную для дальнейшего использования в сценарии.
Как бот определяет, когда искать ответ в базе знаний, а когда использовать сценарий? Вы сами решаете, когда и что запускать. Необходимо указать в сценарии, когда нужно обратиться к Базе Знаний с помощью соответствующих ИИ-реакций ("LLM-Ответ" или "LLM-Анализ").
Настройка и интеграция
Как подключить базу знаний к чат-боту?
База Знаний уже подключена и находится в Личном Кабинете (ЛК) Лии. Остается наполнить ее необходимой информацией одним из следующих способов:
Загрузка файлов: PDF, TXT, DOCX, JSON (до 5 Мб на файл) через интерфейс (Drag-and-Drop или выбор файлов).
Создание текстовых сущностей внутри интерфейса: Добавление информации как plain text (до 10 000 символов на сущность).
Вся информация автоматически индексируется и помещается в векторное хранилище. Интеграция в логику бота происходит через соответствующие ИИ-реакции ("LLM-Ответ", "LLM-Анализ") в редакторе сценариев.
В каком формате должна быть база знаний? (FAQ, статьи, API, база данных и т. д.) Поддерживаемые форматы для загрузки файлов: PDF, TXT, DOCX, JSON. Также можно добавлять информацию как plain text. Интеграция с API или базами данных в качестве источников для Базы Знаний отсутствует.
Можно ли использовать несколько баз знаний одновременно? Нет.
Как часто бот обновляет данные из базы знаний (если она меняется)? Вся информация автоматически индексируется и помещается в векторное хранилище для быстрого поиска. Это происходит в реальном времени при сохранении или загрузке нового файла. Обновление занимает от пары секунд до нескольких минут в зависимости от количества загруженной информации. Обновления для продакшн-версии бота загружаются после публикации новой версии сценария/бота.
Нужно ли обучать модель или настраивать NLP для работы с базой знаний? Модель уже обучена и использует информацию из загруженной Базы Знаний. Однако вы можете управлять параметрами генерации (например, "температурой" для креативности, максимумом токенов) и задавать "промпт (инструкцию)" для ИИ-реакций, что является формой настройки.
Точность и качество
10. Как бот ищет ответ в базе знаний? (по ключевым словам, semantic search, векторный поиск и т. д.) Вся информация автоматически индексируется и помещается в векторное хранилище, что обеспечивает быстрый векторный (семантический) поиск.
11. Что делать, если бот не находит ответ в базе знаний? Можно настроить в сценарии отдельную ветку для случая, когда ответ не найден, и в ней выдать стандартное сообщение или использовать другую логику. Также есть ветка на случай, когда ответ не пришел по каким-то техническим причинам.
12. Можно ли улучшить точность поиска? (добавить синонимы, теги, ручные правила) Качество и структурированность загружаемого контента, а также точность формулировки промпта для ИИ-реакций будут оказывать существенное влияние на точность.
13. Как бот обрабатывает противоречивую информацию в базе знаний? Это известная сложность для LLM, и результат может быть непредсказуемым. Лучше изначально избегать загрузки такой информации.
Безопасность и доступ
14. Может ли бот отвечать на вопросы, доступные только определенным пользователям? Да, это возможно реализовать на уровне сценариев, используя переменные и параметры диалога для управления доступом к определенным веткам или информации.
15. Как ограничить доступ к конфиденциальной информации в базе знаний? Рекомендуется не загружать в Базу Знаний информацию, которая не должна быть доступна пользователям бота, взаимодействующим с этой функцией.
16. Можно ли логировать запросы пользователей с использованием LLM реакций? Диалоги, в которых была использована такая реакция, будут специально помечены, что позволит их отслеживать.
Аналитика и мониторинг
17. Как отслеживать, какие ответы дал бот из базы знаний? В Личном Кабинете (ЛК) в модуле чатов можно найти диалоги и посмотреть сообщения внутри. Если диалог помечен как использовавший LLM-реакцию, то можно предположить, что ответ был сгенерирован на основе Базы Знаний (если использовалась реакция "LLM-Ответ"). Такой диалог в остальном ничем не отличается от обычного.
18. Можно ли получать отчеты по эффективности ответов (сколько вопросов решено, сколько — нет)? В сырых данных можно построить отчет, который покажет разделение между диалогами, в которых использовались только NLU-механизмы, и теми, в которых также применялись LLM-реакции.
19. Что делать, если бот дает неправильные ответы из базы знаний? Возможные действия:
Проверить и скорректировать информацию в Базе Знаний.
Изменить промпт (инструкцию) для ИИ-реакции.
Настроить параметры генерации (например, "температуру").
Если проблема сохраняется, возможно, стоит пересмотреть использование Базы Знаний для данного типа вопросов и вернуться к классическим сценариям.
Дополнительные возможности
20. Можно ли редактировать ответы из базы знаний прямо в интерфейсе чат-бота? Нет, сгенерированные ответы редактировать нельзя. Редактируется только исходный контент Базы Знаний (файлы, текстовые сущности) прямо в Личном Кабинете (ЛК). Повлиять на ответ, так же можно изменяя промт в LLM реакции.
21. Поддерживается ли мультиязычность в базе знаний? Да. В промпте для LLM-реакции можно указать или сменить язык, чтобы модель генерировала ответ на нужном языке. Однако качество ответа будет выше, если язык запроса, язык контента в Базе Знаний и язык, указанный в промпте, совпадают.
22. Как реагирует бот, если в базе знаний некоторые фразы на английском языке? LLM-модели способны обрабатывать смешанный языковой контент до определенной степени, но качество ответа может варьироваться. Рекомендуется предоставлять контент в Базе Знаний на основном языке взаимодействия с ботом для наилучших результатов.
23. Можно ли прикреплять файлы (PDF, DOCX) и искать ответы в них? Да, это одна из ключевых функций: "Загружайте файлы: pdf, txt, docx, json (до 5 Мб на файл)". Бот будет анализировать информацию из этих файлов для формирования ответов.
Last updated