Bilgi temelleri

Modelin bağlam penceresinde dosya önizlemesi

ajan her belgeden mümkün olduğunca çok metni modele önizleme olarak gönderir. Küçük dosyalar tam görünebilir. Bir sohbete eklenen dosyalar doğrudan önizleme yolunda kalır. Ajan bilgisi için 20 belge eşiği, Ajana eklenen belgeleri sayar. Eşik üzerinde metin belgeleri dosya listeleri ve dosya araçları üzerinden kullanılabilir kalır; elektronik tablolar doğrudan okuma için kullanılabilir kalır. Senkron klasör metni anlamsal arama kullanır. Görüntüler görsel içerik olarak iletilir; böylece doğrudan analiz edebilirsiniz.

Embedding araması

Bilgi bankaları ve senkron klasörlerdeki desteklenen metin belgeleri için model embedding araması kullanabilir. Senkron klasörlerdeki elektronik tablolar tam dosya olarak kullanılabilir kalır ve embedding yapılmaz. Yükleme sırasında bir metin belgesi önce daha küçük bölümlere (chunk) ayrılır. Her bölüm ardından içeriğin anlamını yakalayan sayısal bir temsil olan bir embedding'e dönüştürülür.

Bir soru sorulduğunda sistem, içeriği soruya en iyi uyan bölümleri bulur. Bu belirli kelimeleri aramaz; benzer anlama sahip bölümleri arar.

Örnek: Embedding araması "bread" arıyorsa, kelime geçmese bile "baguette" hakkındaki bölümleri de bulur.

Yalnızca bu ilgili parçalar modele bağlamda gönderilir. Bu, modelin bağlam penceresini aşan çok büyük belgelerle çalışmayı mümkün kılar.

Parametrelerimiz

• Embedding boyutu — Vektör boyutu 1536'dır.
• Chunk boyutu — Belgeler en fazla 2.000 karakterlik bölümlere ayrılır.
• Retrieval parametresi (k-değeri) — Bilgi bankası araması sorgu başına en fazla 50 chunk döndürür.

Senkron klasör araması da sorgu başına en fazla 50 chunk döndürür.

SSS

Küçük doğrudan ekler mümkün olduğunda model bağlamına tam dahil edilir. Ajanlar, en fazla 20 Ajan bilgi belgesi varken doğrudan dosyaları önizler. Eşik üzerinde metin belgeleri dosya listeleri ve dosya araçları üzerinden kullanılabilir kalır; elektronik tablolar doğrudan okuma için kullanılabilir kalır.

ajan, Bilgi bankaları ve senkron klasörlerdeki desteklenen metin belgeleri için anlamsal arama kullanır. 20 belge eşiğinin üzerindeki doğrudan Ajan metin belgeleri dosya listeleri ve dosya araçları üzerinden kullanılabilir kalır. Elektronik tablolar doğrudan okuma kullanır. Her soru için ilgili bölümler alınır; bu nedenle model her belgeyi veya cümleyi görmeyebilir.

Yanıt, spesifik sorgu için neyin alındığına bağlıdır. Soru çok genişse, ilgili ifade kullanıcının söyleyişinden farklıysa, dosya işlenmediyse, izinler erişimi engelliyorsa veya çok fazla kaynak retrieval için rekabet ediyorsa içerik kaçırılabilir. Daha dar sorular ve dosyalara, konulara veya bölümlere daha net atıflar genellikle sonuçları iyileştirir.

Alınan bilgi, geçerli istek için modelin bağlamına eklenir. Daha fazla bilgi kaynağı, daha büyük alınan chunk'lar, uzun sohbet geçmişi, ajan talimatları ve araç sonuçları aynı bağlam penceresi için rekabet eder.