Cơ Sở Kiến Thức & RAG

Cơ Sở Kiến Thức & RAG

Cơ Sở Kiến Thức là nền tảng của bot AI của bạn. Tải lên các tài liệu thực của tổ chức — bot sẽ học từ dữ liệu này và trả lời câu hỏi thông qua pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) thông minh.

Tải Tài Liệu Lên

1. Vào Cơ Sở Kiến Thức trong menu bên trái.

2. Nhấp Tải Tài Liệu Lên và chọn tệp (PDF, DOCX hoặc TXT).

3. Chờ hệ thống xử lý và lập chỉ mục tài liệu. Trạng thái sẽ hiển thị Sẵn Sàng khi hoàn tất.

4. Kiểm tra bot trong bảng Kiểm Tra Bot ở bên phải để xác nhận bot có thể trả lời câu hỏi từ tài liệu đã tải lên.

Giới Hạn Gói

Mỗi gói có giới hạn tải tài liệu khác nhau. Kích thước tệp tối đa là 10 MB mỗi tài liệu cho tất cả các gói. Kiểm tra giới hạn gói hiện tại của bạn tại Thanh Toán & Đăng Ký.

• Miễn Phí: Tối đa 3 tài liệu
• Starter: Tối đa 10 tài liệu
• Growth: Tối đa 100 tài liệu
• Plus: Tối đa 200 tài liệu
• Pro: Tối đa 500 tài liệu
• Scale: Tối đa 2.000 tài liệu
• Enterprise: Tối đa 5.000 tài liệu

Tạo Từ Văn Bản

Ngoài việc tải tệp lên, bạn có thể tạo các mục cơ sở kiến thức trực tiếp từ văn bản:

1. Nhấp Tạo Từ Văn Bản
2. Nhập Tiêu Đề để dễ tham chiếu
3. Dán hoặc nhập nội dung vào trình soạn thảo văn bản
4. Nhấp Lưu — hệ thống sẽ lập chỉ mục ngay lập tức

Tính năng này hữu ích cho FAQ, chính sách hoặc bất kỳ nội dung nào bạn muốn viết trực tiếp mà không cần tệp.

Pipeline RAG

Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống xử lý qua pipeline RAG 4 bước:

1. Tìm Kiếm Lai — Tìm kiếm trên tất cả tài liệu sử dụng cả tìm kiếm từ khóa và tìm kiếm vector ngữ nghĩa đồng thời, đảm bảo không bỏ sót nội dung liên quan nào.

2. Viết Lại Truy Vấn — Viết lại câu hỏi của người dùng để chính xác hơn và thân thiện hơn với tìm kiếm, cải thiện độ chính xác khi truy xuất ngay cả khi câu hỏi còn mơ hồ.

3. Xếp Hạng Lại — Chấm điểm và xếp hạng lại các đoạn tài liệu đã truy xuất theo mức độ liên quan, để nội dung phù hợp nhất được chuyển đến mô hình AI trước.

4. Tạo Câu Trả Lời — Mô hình AI tạo ra câu trả lời ngôn ngữ tự nhiên dựa trên nội dung đã truy xuất, kèm theo tham chiếu nguồn.

Tính Năng RAG

Tính Năng	Mô Tả
Tìm Kiếm Lai	Kết hợp tìm kiếm từ khóa + vector ngữ nghĩa để tăng khả năng thu hồi
Viết Lại Truy Vấn	Tự động diễn đạt lại câu hỏi người dùng để cải thiện độ chính xác truy xuất
Xếp Hạng Lại	Xếp hạng lại bằng cross-encoder để đưa ra các đoạn liên quan nhất
Định Tuyến Mô Hình Thông Minh	Định tuyến truy vấn đến mô hình phù hợp dựa trên độ phức tạp và chi phí

Chế Độ Guardrail

Kiểm soát mức độ bot bám sát cơ sở kiến thức:

Chế Độ	Hành Vi
Nghiêm Ngặt	Bot chỉ trả lời từ tài liệu đã tải lên. Từ chối trả lời nếu không tìm thấy nội dung liên quan.
Lai	Bot chủ yếu sử dụng cơ sở kiến thức nhưng có thể bổ sung kiến thức chung khi cần.
Mở	Bot sử dụng cơ sở kiến thức làm ngữ cảnh nhưng có thể trả lời tự do từ dữ liệu huấn luyện.

Mẹo

Đối với hỗ trợ khách hàng và bộ phận trợ giúp nội bộ, chế độ Nghiêm Ngặt được khuyến nghị để ngăn bot ảo giác hoặc đi lạc chủ đề.

Kiểm Tra Bot

Sử dụng bảng Kiểm Tra Bot để xác minh cơ sở kiến thức của bạn trước khi đưa vào hoạt động:

• Nhập câu hỏi như người dùng thực
• Kiểm tra xem câu trả lời có dựa trên tài liệu của bạn không
• Sử dụng chế độ xem Nguồn để xem các đoạn tài liệu mà bot đã truy xuất
• Điều chỉnh chế độ guardrail và kiểm tra lại nếu cần

Các thay đổi đối với cơ sở kiến thức có hiệu lực ngay lập tức trong Kiểm Tra Bot — không cần triển khai lại.

Đề Xuất Tự Động KB

v1.6.0

Tính năng đề xuất tự động phân tích các câu hỏi chưa được trả lời từ bảng điều khiển Phân Tích và tự động tạo ra các bài viết cơ sở kiến thức nháp để lấp đầy khoảng trống nội dung:

1. Hệ thống xác định các chủ đề từ những câu hỏi chưa được trả lời mà không có tài liệu phù hợp
2. Hệ thống tạo ra một tài liệu nháp với nội dung được đề xuất dựa trên các mẫu câu hỏi
3. Các bản nháp xuất hiện trong phần Phân Tích → Chưa Trả Lời với huy hiệu “Bản Nháp Đề Xuất”
4. Xem xét, chỉnh sửa và xuất bản bản nháp để cải thiện phạm vi bao phủ của bot ngay lập tức

Tìm Kiếm Đa Ngôn Ngữ

v1.6.10

Pipeline RAG hỗ trợ truy xuất đa ngôn ngữ — khách truy cập có thể đặt câu hỏi bằng một ngôn ngữ và nhận câu trả lời từ các tài liệu được viết bằng ngôn ngữ khác.

Tính năng này hoạt động thông qua hai cơ chế:

1. Dịch truy vấn — Dịch vụ viết lại truy vấn tự động dịch các truy vấn không phải tiếng Anh sang tiếng Anh trước khi tìm kiếm, để các tài liệu tiếng Anh có thể được tìm thấy bất kể ngôn ngữ của khách truy cập.
2. Mạng tìm kiếm rộng hơn — Khi bộ xếp hạng lại được bật, hệ thống sử dụng ngưỡng tương đồng ban đầu thấp hơn để đảm bảo các truy vấn đa ngôn ngữ và thông tục có độ tương đồng cosine thấp hơn nhưng có mức độ liên quan ngữ nghĩa cao không bị lọc ra trước khi bộ xếp hạng lại có thể đánh giá.

Không cần cấu hình — tìm kiếm đa ngôn ngữ được bật theo mặc định khi các tính năng viết lại truy vấn và xếp hạng lại của pipeline RAG đang hoạt động. Nếu dịch truy vấn không khả dụng, hệ thống sẽ dự phòng sang tìm kiếm với truy vấn gốc. Sự cải thiện đặc biệt rõ ràng đối với các tổ chức có cơ sở kiến thức tiếng Anh phục vụ khách truy cập đa ngôn ngữ.

Mẹo

Để có kết quả đa ngôn ngữ tốt nhất, hãy giữ cho các tài liệu cơ sở kiến thức của bạn rõ ràng và có cấu trúc tốt. Bộ viết lại truy vấn hoạt động tốt nhất khi nội dung tài liệu sử dụng thuật ngữ chuẩn.