Reduser AI-hallusinasjoner ved å legge til egendefinerte kunnskapsbaser

Indeksering

Oversikt over FlowHunts tidsplan-funksjon

I dagens innlegg skal vi utforske tidsplan-funksjonen i FlowHunt og hvordan den kan brukes til å effektivt indeksere ditt domene. Ved å sette opp tidsplaner kan du sikre at chatboten din har tilgang til den mest oppdaterte informasjonen, noe som reduserer sannsynligheten for AI-hallusinasjoner og forbedrer nøyaktigheten på svarene.

FlowHunt
13. august 2024

Viktigheten av domeneindeksering for chatboter

For at en chatbot skal gi presise og relevante svar, må den ha tilgang til godt indeksert innhold. Ved å regelmessig krype gjennom ditt domene, URL-er eller sitemaps, kan chatboten opprettholde en helhetlig forståelse av innholdet, noe som gir mer presise svar.

Redusere LLM-hallusinasjoner med nøyaktige data

AI-hallusinasjoner oppstår når en modell genererer informasjon som ikke er basert på de oppgitte dataene. Dette kan motvirkes ved å sørge for at chatboten har tilgang til den mest nøyaktige og oppdaterte informasjonen fra ditt domene gjennom regelmessig indeksering.

Forstå nettstedindeksering

Hva er tidsplan-funksjonen?

Tidsplan-funksjonen i FlowHunt lar deg automatisere prosessen med å krype gjennom ditt domene, spesifikke URL-er eller til og med sitemaps. Dette sikrer at chatboten din til enhver tid er informert om de siste oppdateringene på nettstedet ditt.

Typer innhold du kan indeksere (domener, URL-er, sitemaps)

FlowHunt gir fleksibilitet i hva du kan krype gjennom—enten det er hele domenet, spesifikke URL-er eller strukturerte sitemaps. Denne funksjonen er spesielt nyttig for nettsteder som jevnlig oppdaterer innholdet sitt, som blogger eller nettbutikker.

Sette opp crawling-frekvenser: Daglig, ukentlig, månedlig, årlig

Du kan angi hvor ofte du vil krype gjennom siden for å matche nettstedets oppdateringsplan. For eksempel, hvis du publiserer nytt innhold daglig, sørger daglig crawling for at chatboten holder seg oppdatert med den nyeste informasjonen.

Fordeler med å bruke tidsplaner for domeneindeksering

Sikre innholds nøyaktighet og relevans

Regelmessig planlagte crawling-runder garanterer at all informasjon som indekseres av chatboten er oppdatert, noe som gir mer nøyaktige svar. Dette er avgjørende for å gi brukerne pålitelig og oppdatert informasjon.

Forbedre chatbot-svar med oppdatert data

Med tilgang til det nyeste innholdet kan chatboten din generere svar som både er relevante og korrekte. Denne evnen er spesielt verdifull for nettsteder som tilbyr produktsammenligninger, detaljerte vurderinger eller har omfattende FAQ-er.

Minimere risikoen for hallusinasjoner i AI-svar

Ved å konsekvent indeksere domenet ditt minimerer du risikoen for AI-hallusinasjoner, hvor chatboten kan generere svar basert på utdatert eller irrelevant data. Dette gir en mer pålitelig og troverdig brukeropplevelse.

Praktiske brukstilfeller for domeneindeksering

Nettstedkuratorer

Nettstedkuratorer kan ha stor nytte av tidsplan-funksjonen ved å sikre at alt innhold på siden er indeksert og lett tilgjengelig for chatboten. Dette gjør chatboten til et kraftig verktøy for navigering og informasjonsdeling på nettstedet.

Produktsammenligninger for nettbutikker

E-handelsplattformer kan bruke denne funksjonen for å la chatboten gjøre presise produktsammenligninger. Ved å ha tilgang til alle relevante produktdetaljer kan chatboten veilede kunder mer effektivt gjennom kjøpsprosessen.

Generell nettstedkuratering og informasjonsinnhenting

Utover e-handel kan alle nettsteder som krever detaljert informasjonsinnhenting — som utdanningsplattformer, tjenesteleverandører eller innholdsarkiver — dra nytte av denne funksjonen. Chatboten kan fungere som en omfattende guide og lede brukere til den informasjonen de trenger.

Trinnvis guide til å bygge en chatbot med tidsplan-funksjonen

Navigere til fanen Tidsplaner

For å begynne å bruke tidsplan-funksjonen, gå til fanen Tidsplaner i FlowHunt. Det er her du setter opp crawling-planen for å indeksere domenet eller spesifikt innhold på nettstedet ditt.

Opprette en ny tidsplan

Klikk på Opprett ny tidsplan for å starte prosessen. Her vil du bli bedt om å velge domenet, URL-ene eller sitemapet du ønsker å indeksere.

Velge domener, URL-er eller sitemaps for crawling

For best resultat, bruk et strukturert sitemap for crawling hvis nettstedet ditt har det. Sitemaps gir en komplett liste over URL-er på siden din, noe som gjør det enklere for chatboten å indeksere alt relevant innhold.

Velge crawling-frekvens

Velg deretter hvor ofte domenet eller sitemapet skal krype gjennom. For nettsteder med hyppige oppdateringer kan daglig crawling være nødvendig. For andre holder det kanskje med ukentlig eller månedlig crawling.

Bygge en Flow i FlowHunt

Gå til fanen “Mine Flows”

Etter at du har satt opp tidsplanen, går du til fanen Mine Flows. Her oppretter du en ny flow som vil bruke det indekserte innholdet.

Opprette og navngi flowen din

Start med å gi flowen et beskrivende navn som reflekterer prosjektets fokus. Dette gjør det enklere å identifisere flowen senere.

Forstå Flow Canvas

Flow-canvaset er arbeidsområdet ditt i FlowHunt. Det er utformet for å være intuitivt, slik at du kan dra og slippe komponenter, koble dem sammen og lage en logisk sekvens som veileder AI-agenten fra input til output.

Viktige komponenter i en flow

Input-komponent: Fange opp brukerens spørsmål

Input-komponenten er stedet hvor brukerens spørsmål skrives inn. Dette er startpunktet for flowen din, og fanger opp spørsmålet eller emnet brukeren vil utforske.

Output-komponent: Levere AI-svar

Output-komponenten er stedet hvor AI-agentens svar leveres. Dette er sluttresultatet av flowen, og inneholder informasjonen som hentes og behandles av verktøyet.

Legge til spørsmålsutvidelse for bedre søkeresultater

For å forbedre LLM-ens (Large Language Model) forståelse av brukerens spørsmål, legg til en spørsmålsutvidelseskomponent. Denne komponenten omformulerer innkommende spørsmål til flere alternativer og forbedrer den semantiske søkeevnen til chatboten.

Forbedre AI-svar med flere komponenter

Integrering av chatthistorikk

Ved å legge til chatthistorikk husker chatboten tidligere interaksjoner og kan tilpasse svarene etter brukerens tidligere spørsmål. Dette gir en mer personlig brukeropplevelse.

Inkludere LLM-er: Velge GPT-3.5 Turbo for kostnadseffektivitet

For spørsmålsutvidelseskomponenten kan du inkludere en LLM som GPT-3.5 Turbo. Selv om denne modellen ikke er den raskeste eller kraftigste, er den rimelig og tilstrekkelig for å håndtere spørsmål uten å generere nytt innhold.

Bruke dokumenthentere for tilgang til indeksert innhold

Dokumenthenter-komponenten er avgjørende for å få tilgang til informasjonen fra dine crawlede sider. Når du bruker tidsplaner for å indeksere domenet ditt, vil denne komponenten være hovedkilden til data for chatbotens svar.

Sette opp dokumenthenter-komponenten

Koble dokumenthenter til spørsmålsutvidelse

Koble dokumenthenter-komponenten til spørsmålsutvidelseskomponenten. Denne koblingen gjør at chatboten kan hente relevant informasjon fra det indekserte innholdet basert på det utvidede spørsmålet.

Knytte tidsplanen til dokumenthenteren

Legg deretter til tidsplanen din i dokumenthenteren. Dette sikrer at chatboten henter informasjon fra den nyeste crawling av domenet eller sitemapet ditt.

Justere innstillinger for optimal output

Du kan justere innstillingene i dokumenthenter-komponenten for å forbedre outputen. Dette kan innebære å tilpasse hvor mye informasjon som hentes, eller hvilke deler av innholdet som prioriteres i svaret.

Prompter og generere innhold i flowen din

Legge til prompt-verktøyet i flowen

Når dataene er klare, er det på tide å generere tekstsvar. Legg til prompt-verktøyet i flowen og koble det til dokumenthenteren som kontekst og input-komponenten som input.

Bruke dokumenthenteren som kontekst

Dokumenthenteren fungerer som kontekst for prompt-verktøyet, og gir den nødvendige bakgrunnsinformasjonen som chatboten skal bruke når den genererer svar.

Finjustere prompts for ønskede svar

Du kan tilpasse prompten for å styre chatbotens svar mer effektivt. Dette kan innebære å spesifisere tone, stil eller hvilken informasjon chatboten skal inkludere i sine svar.

Vår prompt:

du er en nettstedkurator som kun svarer basert på innholdet du mottar fra dokumenthenteren. og hvis du ikke vet svaret, gi beskjed til brukeren.

Din oppgave er å besvare kundespørsmål i INPUT med hensyn til tidligere samtale i CHATTHISTORIKK.

Hvis det gis KONTEKST, bruk den for å generere svaret.

— KONTEKST START
{context}
— KONTEKST SLUTT

— CHATTHISTORIKK START
{chat_history}
— CHATTHISTORIKK SLUTT

— INPUT START
{input}
— INPUT SLUTT

Svar på språk: {lang}

Formater svaret med markdown.

SVAR:

Fullføre flowen din

Koble generator-komponenten til en LLM

Koble til slutt generator-komponenten til en kraftig LLM. Dette gjør at chatboten kan produsere det endelige svaret som leveres til brukeren.

Sette opp output for brukerinteraksjoner

Sørg for at outputen er konfigurert til å møte chatbotens mål, enten det er å gi lenker, generere innhold eller tilby veiledning basert på brukerens spørsmål.

Forbedre brukeropplevelsen med lenket innhold

Siden chatboten din bruker indeksert og crawlet informasjon, kan du forbedre brukeropplevelsen ved å gi lenker til relevant innhold. Legg til en dokument-widget i flowen og koble den til dokumenthenteren, slik at brukerne får direkte tilgang til sidene de trenger.

Konklusjon

Oppsummering av hovedpunkter

I denne guiden har vi gått gjennom hvordan du bruker tidsplan-funksjonen i FlowHunt for å indeksere domenet ditt og forbedre nøyaktigheten til chatboten din. Ved å krype gjennom nettstedet regelmessig sikrer du at chatboten har tilgang til den nyeste informasjonen, og reduserer sjansen for AI-hallusinasjoner.

Avsluttende tanker om å redusere LLM-hallusinasjoner

Å redusere AI-hallusinasjoner er avgjørende for å opprettholde brukertillit og sikre at chatboten din leverer høykvalitets, nøyaktig informasjon. Ved å bruke tidsplan-funksjonen i FlowHunt kan du holde chatbotens kunnskapsbase oppdatert og gi pålitelige svar til brukernes spørsmål.

Her er et skjermbilde av den fullførte flowen: