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Configurações

A aba Settings nas Configurações da Base de Conhecimento permite configurar como seus documentos são processados e divididos em chunks. Essas configurações controlam como o conteúdo é dividido em chunks, o que afeta como o agente de IA recupera e utiliza informações da sua base de conhecimento.

Visão Geral​

A aba Settings inclui:

  • Chunking Strategy - Como os documentos são divididos em chunks
  • Chunk Configuration - Configurações de tamanho e sobreposição para chunks
  • Chunk Enhancement Settings - Aprimoramento opcional de chunks com IA

Acessando as Configurações​

  1. Navegue até Knowledge Base na barra lateral
  2. Vá para a seção KB Data
  3. Clique no ícone Settings (ícone de engrenagem)
  4. Selecione a aba Settings

Estratégia de Chunking​

A estratégia de chunking determina como os documentos são divididos em chunks menores e processáveis para incorporação e recuperação.

Sentence Chunking​

Divide o texto em chunks com base nos limites das frases, garantindo que cada chunk contenha frases completas.

Ideal Para:

  • Documentos de linguagem natural
  • Preservar o contexto das frases
  • Conteúdo de uso geral

Configuração:

  • Usa tokenizador de frases para limites de linguagem natural
  • Garante que os chunks contenham frases completas
  • Mantém legibilidade e contexto

Semantic Chunking​

Divide o texto em chunks semanticamente significativos, que podem não se alinhar com os limites das frases.

Ideal Para:

  • Documentos complexos
  • Preservar contexto semântico
  • Necessidades avançadas de recuperação

Configuração:

  • Determina automaticamente os limites dos chunks
  • Preserva o significado semântico
  • Pode não se alinhar com os limites das frases

Configuração de Chunk​

A configuração de chunk aparece quando você seleciona Sentence Chunking. Isso permite ajustar como os documentos são divididos.

Tamanho do Chunk​

O tamanho máximo de cada chunk em tokens/caracteres.

Padrão: 64

Recomendação: 64-512 tokens para a maioria dos casos de uso

Considerações:

  • Chunks maiores preservam mais contexto, mas podem ser menos precisos para recuperação
  • Chunks menores são mais precisos, mas podem perder contexto
  • Equilíbrio entre preservação de contexto e precisão de recuperação

Como Configurar:

  1. Selecione Sentence Chunking como sua estratégia de chunking
  2. Insira o tamanho desejado do chunk no campo Chunk Size
  3. O valor deve ser pelo menos 1

Sobreposição de Chunks​

O número de tokens/caracteres sobrepostos entre chunks adjacentes. Isso ajuda a manter o contexto entre os limites dos chunks.

Padrão: 6

Recomendação: 10-20% do tamanho do chunk definido

Considerações:

  • A sobreposição garante que informações importantes não sejam divididas entre os limites dos chunks
  • Sobreposição excessiva desperdiça armazenamento e processamento
  • Sobreposição insuficiente pode perder contexto entre os chunks

Como Configurar:

  1. Selecione Sentence Chunking como sua estratégia de chunking
  2. Insira a sobreposição desejada no campo Chunk Overlap
  3. O valor deve ser não negativo e menor que o tamanho do chunk

Exemplo:

  • Se o tamanho do chunk for 64, a sobreposição recomendada é de 6-13 tokens
  • Se o tamanho do chunk for 512, a sobreposição recomendada é de 51-102 tokens

Configurações de Aprimoramento de Chunk​

O aprimoramento de chunk usa IA para aprimorar chunks com contexto adicional e metadados para melhor recuperação.

Enriquecimento de Chunk​

Habilite o enriquecimento de chunks para aprimorar chunks com contexto adicional para melhor recuperação.

Benefícios:

  • Maior precisão de pesquisa
  • Melhor compreensão do contexto
  • Qualidade de recuperação aprimorada

Como Habilitar:

  1. Ative o interruptor Chunk Enrichment para habilitar
  2. Selecione um LLM Model para enriquecimento (obrigatório quando habilitado)
  3. Salve as configurações

Considerações:

  • Aumenta o tempo de processamento
  • Requer seleção de modelo LLM
  • Adiciona custo computacional
  • Melhora a qualidade da pesquisa

Seleção de Modelo LLM​

Quando o enriquecimento de chunks está habilitado, você deve selecionar um modelo LLM para enriquecimento de chunks e análise de conteúdo.

Modelos Disponíveis:

  • Todos os modelos predefinidos (GPT-4o, Claude, Gemini, etc.)
  • Modelos personalizados configurados no seu projeto

Como Selecionar:

  1. Habilite Chunk Enrichment
  2. Clique no menu suspenso LLM Model
  3. Selecione o modelo desejado na lista
  4. Salve as configurações

Dicas de Seleção de Modelo:

  • Use modelos com fortes capacidades de raciocínio para melhor enriquecimento
  • Considere as trocas entre tempo de processamento e qualidade
  • Teste diferentes modelos para encontrar o melhor para o seu conteúdo

Salvando e Aplicando Configurações​

Salvar Configurações​

Salva sua configuração, mas aplica apenas a novos documentos sincronizados ou adicionados a partir de agora.

Passos:

  1. Configure suas configurações
  2. Clique em Save Settings
  3. As configurações são salvas no banco de dados
  4. Novos documentos usarão essas configurações
aviso

As configurações salvas se aplicam apenas a novos documentos. Documentos existentes continuam usando sua configuração original de chunking.

Aplicar a Todos os Documentos​

Reindexa todos os documentos existentes na sua base de conhecimento com as configurações atuais.

Passos:

  1. Configure e salve suas configurações
  2. Clique em Apply to All Documents
  3. Confirme a ação no modal
  4. Acompanhe o progresso conforme os documentos são re-sincronizados

O Que Acontece:

  • Todos os documentos são re-sincronizados com novas configurações
  • Os chunks são regenerados com nova configuração
  • Os embeddings são atualizados
  • O processo é executado em segundo plano

Acompanhamento de Progresso:

  • Atualizações em tempo real sobre o status de sincronização dos documentos
  • Status de sucesso/falha para cada documento
  • Indicador de total de arquivos processados
aviso

Aplicar configurações a todos os documentos pode levar tempo significativo dependendo do número de documentos. Este processo não pode ser cancelado uma vez iniciado.

Melhores Práticas​

Seleção da Estratégia de Chunking​

  1. Comece com Sentence Chunking - Ideal para a maioria dos casos de uso
  2. Use Semantic Chunking - Para documentos complexos ou técnicos
  3. Teste Ambas - Compare a qualidade de recuperação para o seu conteúdo

Configuração do Tamanho do Chunk​

  1. Comece com o Padrão (64) - Boa linha de base para a maioria dos conteúdos
  2. Aumente para Conteúdo Rico em Contexto - Documentos que requerem mais contexto
  3. Reduza para Recuperação Precisa - Quando correspondências exatas são importantes
  4. Teste Diferentes Tamanhos - Encontre o tamanho ideal para o seu caso de uso

Configuração da Sobreposição de Chunks​

  1. Use 10-20% do Tamanho do Chunk - Faixa recomendada
  2. Aumente para Informações Críticas - Quando o contexto é essencial
  3. Reduza para Eficiência de Armazenamento - Quando o armazenamento é uma preocupação
  4. Equilibre Contexto vs. Eficiência - Encontre o ponto ideal

Enriquecimento de Chunks​

  1. Habilite para Conteúdo Complexo - Quando o chunking simples não é suficiente
  2. Selecione o Modelo Apropriado - Use modelos com forte raciocínio
  3. Monitore o Desempenho - Observe aumentos no tempo de processamento
  4. Teste as Melhorias de Qualidade - Verifique a qualidade de recuperação aprimorada

Solução de Problemas​

Configurações Não Aplicadas​

Problema: Configurações salvas, mas os documentos não estão usando a nova configuração

Soluções:

  1. Clique em Apply to All Documents para reindexar documentos existentes
  2. Verifique se as configurações foram salvas corretamente
  3. Verifique se os novos documentos estão usando as configurações
  4. Aguarde a sincronização em segundo plano ser concluída

Qualidade de Recuperação Ruim​

Problema: Agente de IA não encontrando informações relevantes

Soluções:

  1. Ajuste o tamanho do chunk (tente chunks maiores para mais contexto)
  2. Aumente a sobreposição de chunks
  3. Habilite o enriquecimento de chunks
  4. Teste diferentes estratégias de chunking

Problemas de Tempo de Processamento​

Problema: Documentos demorando muito para processar

Soluções:

  1. Reduza o tamanho do chunk
  2. Desabilite o enriquecimento de chunks
  3. Use modelos LLM mais rápidos para enriquecimento
  4. Verifique o tamanho e a complexidade do documento

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