Hopp over indeksering av innhold

Uansett hvor kraftig den er, er AI fortsatt bare en maskin som videreformidler informasjonen den lærer. Den forstår ikke vitser, hypotetiske situasjoner eller sarkasme, som ofte er årsaken til de mest latterlig dårlige (og noen ganger alvorlig skadelige) svarene. For å sørge for at Chatboten din ikke skaper den neste AI-skandalen og for å hjelpe den å forstå innholdet ditt bedre, kan du la den vite hvilket innhold den skal hoppe over.

Måten å sikre AI-ens pålitelighet på er å overvåke informasjonen den lærer fra. Ikke alt innholdet ditt vil være egnet for Chatboten å bruke. flowhunt-skip-klassen lar deg merke innhold FlowHunt ikke skal indeksere. Ethvert HTML-element med denne klassen blir ignorert under behandlingen av innholdet.

Når skal du bruke skip-parameteren

Det finnes to hovedgrunner til å bruke denne klassen, men bruk den gjerne på alt innhold du mener er unødvendig eller upassende for boten å bruke.

1. Hopp over repeterende innhold: Hvis lignende innhold stadig blir indeksert, blir det vanskelig for AI å skille og kategorisere hva innholdet handler om. Å hoppe over dobbelt informasjon sparer deg også for tekstbehandlingskostnader i det lange løp.

2. Hopp over risikabelt eller upassende informasjon: Du bør hoppe over informasjon som kan føre til at AI gir feil, skadelige eller irrelevante svar. Vær spesielt oppmerksom hvis merkevaren din ofte bruker humor eller sterke uttrykk. Selv om dette fungerer bra for annet innhold, vil brukerne kanskje ikke sette pris på en spydig bot.

Slik bruker du flowhunt-skip-parameteren

FlowHunt gjennomsøker og indekserer nettstedet ditt for å gi Chatboten kontekst. Alt FlowHunt indekserer, kan Chatboten bruke på et tidspunkt.

Ved å legge til flowhunt-skip-klassen på HTML-elementer, kan du merke innhold du ikke vil indeksere. Ethvert element med denne klassen blir ignorert og vil aldri nå Chatboten.

Her er et eksempel på bruk av klassen:

<div class="flowhunt-skip">
  <h2>Duplisert innhold</h2>
  <p>Dette innholdet er duplisert. Jeg vil ikke at FlowHunt skal indeksere det igjen.</p>
</div>

Du kan også hoppe over bare ett enkelt avsnitt eller en del av et element:

<div>
  <h2>Mitt innhold</h2>
  <p>Dette avsnittet skal indekseres.</p>
  <p class="flowhunt-skip">Jeg vil ikke at Chatboten skal bruke denne informasjonen.</p>
  <p>Dette avsnittet skal indekseres.</p>
</div>

Hvordan fungerer indekseringen

Gjennomgangsprosessen kjører i bakgrunnen og er basert på tidsplanene du setter opp. Den laster kun ned HTML-siden. Bilder eller media blir bare lagret som lenker. Eventuelle videresendinger blir fulgt, og kanoniske URL-er blir vurdert.

Når siden er gjennomsøkt, blir HTML-innholdet konvertert til ren markdown-tekst. Enkelte opplysninger kan fjernes under denne prosessen. Den endelige markdown-teksten tilbys Chatboten som kontekst. Bot-en kan deretter hente denne informasjonen når det trengs.

Hvordan vet AI hvilken informasjon den skal velge

Markdown-teksten deles opp i biter, vektoriseres og lagres i en vektordatabase. Denne typen database tildeler verdier til ords betydning. Dermed kan AI forstå beslektede ord uten å trenge et eksakt ordtreff.

Ordene blir plassert på et rutenett basert på de tildelte verdiene. Dette lar datamaskinen forstå hvilke ord som ligger nær hverandre i betydning:

Merk: Dette er en svært forenklet modell. I praksis gjør AI dette med tusenvis av ord, fraser og hele setninger.

Hentingen av informasjon fra vektordatabaser kalles semantisk søk. Det er AI-ens evne til å søke og vurdere betydningen av ord i vektordatabasen og bruke dem for å gi svar.

Når en bruker legger inn en forespørsel, konverterer boten ordene til vektorer. Den søker deretter i databasen etter nære treff fra innholdet ditt. Finner den treff eller lignende innhold, bruker den denne informasjonen til å lage et svar.

Hvorfor er semantisk søk så viktig

Tenk deg at du eier en nettbutikk for kjæledyr. En kunde stiller følgende spørsmål:

“Selger dere mat til kattunger?”

Det gjør du, men produktnavnet ditt bruker ordet “junior” i stedet for “kattunge”. Bot-en vil kunne forstå at “junior kattemat” er det samme (eller veldig likt) som “mat til kattunger” og dermed hjelpe kunden til riktig produkt.

Uten semantisk søk i vektordatabasen ville Chatboten bare svart at du ikke har “mat til kattunger” og du ville mistet en potensiell kunde. Slike problemer trenger du ikke bekymre deg for når du bruker FlowHunt.