Skip to content
Clienta.ai

အသိပညာဘေ့စ်နှင့် RAG

အသိပညာဘေ့စ်နှင့် RAG

Section titled “အသိပညာဘေ့စ်နှင့် RAG”

အသိပညာဘေ့စ်သည် သင်၏ AI bot ၏ အခြေခံဖြစ်သည်။ သင်၏အဖွဲ့အစည်း၏ စစ်မှန်သောစာရွက်စာတမ်းများကို တင်လွှာပါ — bot သည် ဤဒေတာမှ သင်ယူ၍ ဉာဏ်ရည်မြင့် RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline ကို အသုံးပြု၍ မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုသည်။

အသိပညာဘေ့စ် — စာရွက်စာတမ်းစာရင်း

စာရွက်စာတမ်းများ တင်လွှာခြင်း

Section titled “စာရွက်စာတမ်းများ တင်လွှာခြင်း”

  1. ဘယ်ဘက်မီနူးရှိ အသိပညာဘေ့စ် သို့သွားပါ။

  2. စာရွက်စာတမ်းတင်လွှာမည် ကိုနှိပ်၍ ဖိုင် (PDF၊ DOCX သို့မဟုတ် TXT) ကိုရွေးချယ်ပါ။

  3. စနစ်မှ စာရွက်စာတမ်းကိုပြုလုပ်ပြီး အညွှန်းတပ်သည်အထိ စောင့်ဆိုင်းပါ။ ပြီးဆုံးသည့်အခါ အခြေအနေသည် အသင့်ဖြစ်ပြီ ဟုပြမည်။

  4. တင်လွှာထားသောစာရွက်စာတမ်းမှ မေးခွန်းများကို bot ဖြေနိုင်မဖြေနိုင်စစ်ဆေးရန် ညာဘက်ရှိ Bot စမ်းသပ်မည် panel တွင် bot ကိုစမ်းသပ်ပါ။

စာရွက်စာတမ်းတင်လွှာမည့် dialog

စာသားမှ ဖန်တီးခြင်း

Section titled “စာသားမှ ဖန်တီးခြင်း”

ဖိုင်တင်လွှာခြင်းအပြင် စာသားမှ တိုက်ရိုက် အသိပညာဘေ့စ် entries များ ဖန်တီးနိုင်သည်:

  1. စာသားမှဖန်တီးမည် ကိုနှိပ်ပါ
  2. ညွှန်းကိုးရန်လွယ်ကူသော ခေါင်းစဉ် ထည့်သွင်းပါ
  3. စာသားတည်းဖြတ်သည့်နေရာတွင် အကြောင်းအရာကို ကူးထည့်သော် မဟုတ်ရိုက်ထည့်ပါ
  4. သိမ်းဆည်းမည် ကိုနှိပ်ပါ — စနစ်မှ ချက်ချင်းအညွှန်းတပ်မည်

ဤနည်းမှာ FAQ များ၊ မူဝါဒများ သို့မဟုတ် ဖိုင်မလိုဘဲ တိုက်ရိုက်ရေးသားလိုသော အကြောင်းအရာများအတွက် အသုံးဝင်သည်။

RAG Pipeline

Section titled “RAG Pipeline”

အသုံးပြုသူ မေးခွန်းတစ်ခုမေးသောအခါ စနစ်သည် RAG pipeline ၄ ဆင့်ဖြင့် ပြုလုပ်သည်:

  1. ပေါင်းစပ်ရှာဖွေမှု — စကားလုံးရှာဖွေမှုနှင့် semantic vector ရှာဖွေမှုနှစ်ခုစလုံးကို တပြိုင်နက်ထဲ အသုံးပြု၍ စာရွက်စာတမ်းအားလုံးကို ရှာဖွေ၍ သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ ကျန်ခဲ့မည်ကို သေချာစေသည်။

  2. Query ပြန်လည်ရေးသားခြင်း — အသုံးပြုသူ၏မေးခွန်းကို ပိုမိုတိကျပြီး ရှာဖွေမှုနှင့်ကိုက်ညီသောပုံ ပြန်လည်ရေးသား၍ မေးခွန်းမရှင်းလင်းသော်လည်း ထုတ်ယူမှုတိကျမှုကို မြင့်တင်သည်။

  3. ပြန်လည်အဆင့်ခြင် — ထုတ်ယူထားသောစာရွက်စာတမ်းအပိုင်းများကို သက်ဆိုင်မှုအရ အမှတ်ပေး၍ ပြန်လည်အဆင့်ခြ၍ AI model သို့ ပိုမိုသက်ဆိုင်သောအကြောင်းအရာကို ဦးစွာ ပေးပို့သည်။

  4. အဖြေထုတ်လုပ်ခြင်း — AI model သည် ထုတ်ယူထားသောအကြောင်းအရာ အပေါ် အခြေခံ၍ သဘာဝဘာသာစကား အဖြေတစ်ခု ထုတ်လုပ်ပြီး အရင်းအမြစ်ကိုးကားချက်များ ပါဝင်သည်။

RAG လုပ်ဆောင်ချက်များ

Section titled “RAG လုပ်ဆောင်ချက်များ”
လုပ်ဆောင်ချက်ဖော်ပြချက်
ပေါင်းစပ်ရှာဖွေမှုပိုမိုမြင့်သောမှတ်ထားမှုအတွက် စကားလုံး + semantic vector ရှာဖွေမှုပေါင်းစပ်ခြင်း
Query ပြန်လည်ရေးသားခြင်းထုတ်ယူမှုတိကျမှုမြင့်တင်ရန် အသုံးပြုသူမေးခွန်းများကို အလိုအလျောက် ပြန်ဖော်ပြခြင်း
ပြန်လည်အဆင့်ခြင်အသင့်လျော်ဆုံးအပိုင်းများ ဖော်ပြရန် cross-encoder ပြန်လည်အဆင့်ခြင်း
ဉာဏ်ရည်မြင့် Model Routingရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်အပေါ်အခြေခံ၍ query များကို သင့်လျော်သော model သို့ ညွှန်ကြားခြင်း

Guardrail Mode

Section titled “Guardrail Mode”

bot သည် အသိပညာဘေ့စ်အတွင်း မည်မျှတင်းကျပ်စွာနေသည်ကို ထိန်းချုပ်ပါ:

Modeအပြုအမူ
တင်းကျပ်Bot သည် တင်လွှာထားသောစာရွက်စာတမ်းများမှသာ ဖြေဆိုသည်။ သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ မတွေ့ပါက ဖြေဆိုရန် ငြင်းဆိုသည်။
ပေါင်းစပ်Bot သည် အဓိကအသိပညာဘေ့စ်ကိုသုံးသော်လည်း လိုအပ်သောအခါ ယေဘုယျအသိပညာဖြင့် ဖြည့်ဆည်းနိုင်သည်။
ပွင့်လင်းBot သည် အသိပညာဘေ့စ်ကို context အဖြစ်သုံးသော်လည်း သင်တန်းပေးထားသောဒေတာမှ လွတ်လပ်စွာဖြေဆိုနိုင်သည်။

Bot စမ်းသပ်ခြင်း

Section titled “Bot စမ်းသပ်ခြင်း”

တိုက်ရိုက်မဖွင့်မီ Bot စမ်းသပ်မည် panel ကိုသုံး၍ သင်၏အသိပညာဘေ့စ်ကို စစ်ဆေးပါ:

Bot စမ်းသပ်မည် စာမျက်နှာ

  • အသုံးပြုသူကဲ့သို့ မေးခွန်းများ ရိုက်ထည့်ပါ
  • အဖြေများသည် သင်၏စာရွက်စာတမ်းများအပေါ် အခြေခံကြောင်း စစ်ဆေးပါ
  • bot မှ ထုတ်ယူထားသော စာရွက်စာတမ်းအပိုင်းများကြည့်ရန် အရင်းအမြစ် view ကိုသုံးပါ
  • လိုအပ်ပါက guardrail mode ချိန်ညှိပြီး ပြန်စမ်းသပ်ပါ

အသိပညာဘေ့စ်ပြောင်းလဲမှုများသည် Bot စမ်းသပ်မှုတွင် ချက်ချင်းအကျိုးသက်ရောက်သည် — ပြန်လည် deploy လုပ်ရန် မလိုအပ်ပါ။

KB Auto-Suggest Drafts

Section titled “KB Auto-Suggest Drafts”
v1.6.0

KB Auto-Suggest

auto-suggest လုပ်ဆောင်ချက်သည် Analytics dashboard မှ မဖြေဆိုရသေးသောမေးခွန်းများ ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၍ အကြောင်းအရာကွာဟချက်များ ဖြည့်ဆည်းရန် အသိပညာဘေ့စ်ဆောင်းပါးကြမ်းများ အလိုအလျောက် ထုတ်လုပ်သည်:

  1. စနစ်မှ ကိုက်ညီသောစာရွက်စာတမ်းမရှိသော မဖြေဆိုရသေးသောမေးခွန်းများမှ ခေါင်းစဉ်များ ဖော်ထုတ်သည်
  2. မေးခွန်းပုံစံများအပေါ်အခြေခံ၍ အကြံပြုအကြောင်းအရာပါ ကြမ်းတမ်းစာရွက်စာတမ်း ထုတ်လုပ်သည်
  3. ကြမ်းများသည် “Suggested Draft” badge ဖြင့် Analytics → Unanswered ကဏ္ဍတွင် ပေါ်လာသည်
  4. bot coverage ကိုချက်ချင်းတိုးတက်စေရန် ကြမ်းကို ပြန်လည်သုံးသပ်၊ တည်းဖြတ်ပြီး ထုတ်ဝေပါ