🌟 Обучение бота новым знаниям: Базы знаний, базы данных, промпт
Какой из способов обучения выбрать. В этом материале мы рассмотрим три основных способа передачи вашему боту новых знаний.
1. Embeddings (векторные представления)
Что такое Embedding?
Embedding - это метод преобразования текстовой информации в числовые векторы, где семантически близкие понятия располагаются рядом в многомерном пространстве.
Как работает Embedding?
Текст разбивается на токены. Каждому токену присваивается векторное представление. Близкие по смыслу слова получают похожие векторные представления. При поиске система находит наиболее близкие по смыслу векторы.
Преимущества:
✅ Хорошо работает с текстовыми описаниями
✅ Понимает семантические связи
✅ Может интерпретировать контекст
Ограничения:
❌ Менее эффективен для точных значений и артикулов
❌ Сложно контролировать процесс поиска
2. Базы данных (табличный метод)
Может использоваться Notion, Aitable или Google Sheets.
Особенности:
📊 Структурированное хранение данных
🔍 Точный поиск по параметрам
🔗 Подключается через функции
Применение:
🏷️ Прайс-листы
🛒 Каталоги товаров
🔢 Точные значения и артикулы
3. Встраивание знаний в промпт
Подходит для небольших объемов данных до 50 тыс. символов. Преимущество такого метода обучения - высокая надежность и простота реализации. Рекомендуем использовать для этого внешний промпт, разместив его в Google Документе или Notion. Это удобно для совместного редактирования и управления длинными текстами, которые могут превышать 100 тысяч символов, включая сам промпт, ваши знания, все функции и контекстное окно диалога.
Рекомендации по выбору метода обучения Ai ассистента:
☑️ Для семантического поиска и текстовых описаний → Embeddings
☑️ Для точных значений и структурированных данных → Базы данных в виде таблиц
☑️ Для небольших каталогов знаний → Встраивание в промпт
💡 Используйте эти методы для эффективного обучения вашего бота и улучшения его взаимодействия с пользователями!
#ProTalk #Ai #NoCode #chatGPT #LLM #Знания
Какой из способов обучения выбрать. В этом материале мы рассмотрим три основных способа передачи вашему боту новых знаний.
1. Embeddings (векторные представления)
Что такое Embedding?
Embedding - это метод преобразования текстовой информации в числовые векторы, где семантически близкие понятия располагаются рядом в многомерном пространстве.
Как работает Embedding?
Текст разбивается на токены. Каждому токену присваивается векторное представление. Близкие по смыслу слова получают похожие векторные представления. При поиске система находит наиболее близкие по смыслу векторы.
Преимущества:
✅ Хорошо работает с текстовыми описаниями
✅ Понимает семантические связи
✅ Может интерпретировать контекст
Ограничения:
❌ Менее эффективен для точных значений и артикулов
❌ Сложно контролировать процесс поиска
2. Базы данных (табличный метод)
Может использоваться Notion, Aitable или Google Sheets.
Особенности:
📊 Структурированное хранение данных
🔍 Точный поиск по параметрам
🔗 Подключается через функции
Применение:
🏷️ Прайс-листы
🛒 Каталоги товаров
🔢 Точные значения и артикулы
3. Встраивание знаний в промпт
Подходит для небольших объемов данных до 50 тыс. символов. Преимущество такого метода обучения - высокая надежность и простота реализации. Рекомендуем использовать для этого внешний промпт, разместив его в Google Документе или Notion. Это удобно для совместного редактирования и управления длинными текстами, которые могут превышать 100 тысяч символов, включая сам промпт, ваши знания, все функции и контекстное окно диалога.
Рекомендации по выбору метода обучения Ai ассистента:
☑️ Для семантического поиска и текстовых описаний → Embeddings
☑️ Для точных значений и структурированных данных → Базы данных в виде таблиц
☑️ Для небольших каталогов знаний → Встраивание в промпт
💡 Используйте эти методы для эффективного обучения вашего бота и улучшения его взаимодействия с пользователями!
#ProTalk #Ai #NoCode #chatGPT #LLM #Знания
