Woraus er lernen kann
| Quelle | Was gelesen wird |
|---|---|
| Ihre Website | Jede Seite, die der Crawler über Ihre Links erreicht, genau die Seiten in Ihrer Sitemap oder einzelne Seiten |
| PDFs auf Ihrer Website | Die PDFs, auf die Ihre Seiten verlinken, beim Crawl mitgelesen, damit der Agent auf sie verlinken kann |
| Dateien | PDF-, Word- (DOCX), TXT- und Markdown-Dateien, die Sie hochladen |
| Text | Alles, was Sie eintippen oder einfügen: Öffnungszeiten, eine Richtlinie, eine Preisliste |
| Q&A | Eine Frage und genau die Antwort, die darauf gegeben werden soll |
Sie müssen nichts vorbereiten. Der Text wird extrahiert, in Abschnitte zerlegt und für die Suche indexiert, meist in Sekunden. Ein Crawl befolgt Ihre robots.txt, liest eine Seite nach der anderen und führt kein JavaScript aus: Eine Seite, deren Text erst nach einem Script erscheint, wird ohne diesen Text gelesen. Websites (auf Englisch) und Dateien erklären die Details.
Trainieren ohne Fine-Tuning
„Trainieren“ verändert hier nicht das Modell. Wenn ein Besucher etwas fragt, durchsucht der Agent Ihre Quellen nach den Abschnitten, die die Frage beantworten, nach Bedeutung und nach dem genauen Wortlaut (einer Artikelnummer, einem Namen), und das Modell schreibt die Antwort ausschließlich aus diesen Abschnitten. Das hat drei wichtige Folgen:
- Änderungen wirken sofort. Bearbeiten Sie eine Seite und lassen Sie sie neu einlesen, dann nutzt die nächste Antwort den neuen Text.
- Er erfindet nichts. Wenn Ihre Inhalte die Antwort nicht enthalten, sagt der Agent das oder fragt nach, was der Besucher meint, statt zu raten.
- Sie können jede Antwort prüfen. Unter Aktivität und im Playground zeigt jede Antwort die Seiten, auf die sie sich stützt. Ihre Besucher sehen die Antwort, mit einem Link, wenn sie aus einem PDF auf Ihrer Website stammt.
Im Agency-Tarif wird Ihre Website alle 7 Tage automatisch neu eingelesen, sodass Preise, Öffnungszeiten und neue PDFs den Agenten erreichen, ohne dass Sie daran denken müssen.
Wissen, was er nicht weiß
Jede Antwort trägt einen Konfidenzwert: wie sicher sich die Suche war, dass Ihre Inhalte die Antwort enthalten, gemessen, bevor ein Wort geschrieben ist. Antworten mit hohem Konfidenzwert durchlaufen außerdem eine Belegprüfung, eine Zweitmeinung, die die Antwort neben den Abschnitten liest und sagt, ob diese sie stützen. Die Antworten mit niedrigem Wert stehen in der Übersicht, zusammen mit dem, was fehlte, und von dieser Liste aus fügen Sie die richtige Antwort als Frage-Antwort-Paar hinzu. Diese Liste ist der schnellste Weg zu einem besseren Chatbot: Sie zeigt, was Ihre Besucher gefragt haben und Ihre Inhalte nicht beantworten. Schwache Antworten verbessern.
Warum nicht ChatGPT mit eigenen Daten?
Ein Custom GPT lebt in ChatGPT: Sie können ihn nicht auf Ihrer eigenen Website einbinden, und seine Nutzer brauchen ein ChatGPT-Konto. Einen eigenen Chatbot auf der API eines Modells zu bauen ist möglich, heißt aber, die Suche, das Widget, die Sprachverarbeitung und die Protokollierung selbst zu schreiben. ChatterLab ist diese Arbeit, fertig erledigt: Ihre Quellen hinein, ein Widget heraus, die Quellen und den Konfidenzwert jeder Antwort vor Augen und die Daten in der EU.
Fragen zum Trainieren eines Chatbots
Wie lange dauert es, einen Chatbot mit meiner Website zu trainieren?
Bei den meisten Websites ein paar Minuten. Der Crawler liest eine Seite nach der anderen, mit einer kurzen Pause dazwischen, daher braucht eine Website mit einigen hundert Seiten etwas länger. Dateien sind meist in Sekunden bereit.
Kann er eingescannte PDFs lesen?
Nein. Ein Scan ist ein Bild von Text, und Quellen werden nicht per Texterkennung gelesen. Eine solche Datei wird als fehlgeschlagen markiert. Lassen Sie sie zuerst durch eine OCR laufen oder fügen Sie den Text als Textquelle ein.
Muss ich programmieren können?
Nein. Quellen hinzufügen, testen und gestalten erledigen Sie im Dashboard. Um den Chat auf Ihre Website zu bringen, kopieren Sie ein einziges Script-Tag und fügen es ein.
Werden meine Daten zum Training von KI-Modellen verwendet?
Nein. Wir trainieren keine Modelle mit Ihren Inhalten oder den Gesprächen Ihrer Besucher, und auch OpenAI, das Ihren Text in Suchvektoren umwandelt, trainiert nicht damit.
Was, wenn meine Inhalte in einer anderen Sprache sind als die meiner Besucher?
Die Suche arbeitet mit Bedeutung, also findet eine französische Frage eine deutsche Seite, und der Agent antwortet auf Französisch. Für einen wichtigen Markt liefern Quellen in dessen Sprache trotzdem die besten Antworten.