Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://docs.lovi.ai/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
Узнайте, как работает ваш AI-агент
AI-агент Lovi использует большие языковые модели (LLM) для интерпретации запросов клиентов, анализируя обширные текстовые данные, что позволяет ему определять намерение, стоящее за вопросами. Используя генеративный ИИ, агент формулирует ответы, собирая информацию из вашей базы знаний и представляя её в виде естественных, разговорных реплик. Для обеспечения качества ответов AI-агент применяет фильтры контента, которые проверяют каждый ответ: • Данные: В базе знаний есть информация по данному запросу. • Smalltalk: Интерпретирует запрос как общий вопрос или комментарий, на который можно ответить. • Нет совпадения: Интерпретирует запрос как конкретный вопрос, которого нет в базе знаний, но который должен быть добавлен. Механизм рассуждений Lovi дополнительно расширяет возможности AI-агента, учитывая: • Контекст разговора: Предыдущие взаимодействия для обеспечения связных ответов. • База знаний: Наличие соответствующей информации. • Бизнес-системы: Настроенные действия, позволяющие агенту получать необходимую информацию. На основе этого анализа AI-агент определяет подходящий курс действий: задаёт уточняющие вопросы, предоставляет информацию из базы знаний или выполняет настроенные действия для эффективной помощи клиенту.Как ваш AI-агент генерирует контент из базы знаний
Когда вы подключаете базу знаний к AI-агенту Lovi, он усваивает ваш контент для эффективного предоставления релевантной информации в ответ на запросы клиентов. Вот обзор процесса:Усвоение базы знаний
- Импорт контента: AI-агент Lovi импортирует весь контент из ваших баз знаний и проверяет обновления контента каждые 24 часа.
- Разделение контента на фрагменты: Контент делится на более мелкие разделы, каждый из которых фокусируется на одной ключевой концепции. Такая сегментация позволяет AI-агенту выполнять поиск более эффективно. Каждый фрагмент сохраняет контекстную информацию, включая предшествующие заголовки.
- Создание эмбеддингов: Каждый фрагмент обрабатывается большой языковой моделью (LLM) для генерации числовых представлений, известных как эмбеддинги, которые отражают смысл контента. Эти эмбеддинги хранятся в базе данных для быстрого извлечения.
Генерация ответов
- Обработка запроса: Когда клиент отправляет запрос, AI-агент Lovi преобразует его в эмбеддинг с помощью LLM. Затем выполняется модерационная проверка для фильтрации неуместного или токсичного контента.
- Семантический поиск: AI-агент сравнивает эмбеддинг запроса с хранящимися в базе данных для определения наиболее семантически похожих фрагментов контента. Для формулирования ответа выбираются три наиболее релевантных фрагмента.
- Контекстуальное понимание: Для уточняющих вопросов AI-агент может перефразировать запрос с учётом предыдущего контекста разговора, повышая релевантность извлечённой информации.
- Генерация ответа: Выбранные фрагменты контента отправляются в GPT для формирования естественно звучащего ответа. Этот ответ проходит три фильтра для обеспечения его безопасности, релевантности и точности перед отправкой клиенту.