База знань може автоматично відповідати на запитання користувачів за допомогою AI. Це працює через віджет KB - той самий, який відображає статті.
Як це працює
Коли користувач вписує запитання у віджеті і натискає “Запитати”, система переглядає векторну базу (RAG), знаходить фрагменти статей, що найкраще підходять, і генерує відповідь через LLM. Користувач бачить відповідь безпосередньо у віджеті, з джерелом (посиланням на статтю).
Окрім AI, віджет надалі дозволяє звичайний пошук статей кнопкою “Шукати”.
Увімкнення AI
- Увійдіть у налаштування бази знань (База знань > список > натисніть базу > Редагувати)
- Перейдіть на вкладку NoeAI
- Позначте чекбокс “AI увімкнено”
- Виберіть векторну базу або залиште порожнім - система створить її автоматично і додасть статті з цієї бази знань як джерело
- За бажанням виберіть конектор AI (chat) і встановіть timeout
- Збережіть
Після увімкнення AI віджет змінить placeholder на “Запитайте або шукайте…” і з’являться дві кнопки: Запитати (синя) і Шукати (біла).
Системний промпт
Стандартний системний промпт інструктує AI, як відповідати на запитання. Ви можете його змінити на вкладці NoeAI у налаштуваннях бази знань, у полі “Системний промпт”. Якщо залишите порожнім, буде використаний промпт із векторної бази.
Логи AI
Кожне запитання, поставлене через AI у віджеті, логується. Логи містять запитання, відповідь, використану модель, час відповіді та відгук користувача (палець вгору/вниз).
Логи AI Ви знайдете на сторінці бази знань - кнопка “AI Logs” у верхній панелі (видима, коли AI увімкнено). Можна фільтрувати за статусом, відгуком і типом джерела.
Логується також кожен пошук у віджеті (без AI) - з кількістю знайдених результатів. Завдяки цьому Ви знаєте, що шукають користувачі і чи знаходять відповіді.
Відгук
Після отримання відповіді AI користувач бачить дві кнопки - палець вгору і палець вниз. Натискання зберігає оцінку в лог. Це допомагає оцінити якість відповідей і покращувати базу знань.
Вимоги
AI вимагає налаштованого конектора AI (напр. OpenAI, Claude, Gemini) у розділі Конектори. Векторна база потребує також конектора для embeddings.