Surse de cunoștințe

Sursele de cunoștințe permit asistentului să răspundă pe baza propriului dvs. material: manuale, liste de prețuri, pagini web, o înregistrare și atașamentele ei. Textul este împărțit în bucăți, transformat în vectori de un model de încorporare și stocat în PostgreSQL. Când cineva întreabă, se găsesc cele mai asemănătoare bucăți, răspunsul este scris pe baza lor, iar citările numerotate arată de unde provine fiecare informație.

Cerințe

  • Trebuie instalat modulul AI Knowledge Sources (RAG).

  • Serverul PostgreSQL la care se conectează Odoo trebuie să ofere extensia pgvector (vector). Instalarea modulului rulează CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector; dacă extensia nu este disponibilă pe acel server, instalarea se oprește cu un mesaj clar. Instalați pgvector pe serverul de baze de date propriu-zis, nu pe serverul Odoo, și asigurați-vă că utilizatorul bazei de date are voie să creeze extensia.

  • Cu Docker, extensia trebuie să fie în imaginea containerului bazei de date (de exemplu o imagine PostgreSQL cu pgvector), nu în containerul Odoo. Dacă folosiți un serviciu PostgreSQL gestionat, activați pgvector acolo.

  • Un model de încorporare de la un furnizor care oferă unul (OpenAI, Google Gemini sau OpenRouter). Alegeți-l în AI ‣ Configurare ‣ Setări, la Model de încorporare. Schimbarea lui pune toate sursele la reindexare, deoarece vectorii din modele diferite nu sunt comparați niciodată.

Adăugarea unei surse

Deschideți AI ‣ Cunoștințe ‣ Surse și creați o sursă. Alegeți Tip:

  • Fișiere: încărcați PDF-uri, documente de birou, fișiere OpenDocument sau text simplu.

  • Pagină web: o adresă https://. Bifați Parcurgere pentru a urma linkurile către alte pagini ale aceluiași site, până la Adâncimea parcurgerii pași de link și Număr maxim de pagini pagini. Crawler-ul respectă robots.txt al site-ului (se identifică drept eYssenAIBot), rămâne pe aceeași gazdă, citește doar HTML static (fără JavaScript) și nu accesează niciodată adrese din rețele private.

  • Înregistrare: orice înregistrare din baza de date; bifați Include atașamentele pentru a indexa și atașamentele ei. Sunt indexate câmpurile text stocate, cu excepția celor pe care asistentul nu are voie să le citească niciodată (parole, token-uri și similare).

  • Dosar: grupează alte surse într-un arbore; plasați o sursă într-un dosar cu câmpul Dosar. Reindexarea unui dosar pune în coadă tot ce conține.

Articolele din Cunoștințe, dosarele de documente și fișierele din stocarea în cloud sunt adăugate ca tipuri de sursă suplimentare de punțile Cunoștințe și Documente (vezi AI în Knowledge, Documente și fișierele din cloud).

Cine poate folosi o sursă

  • Disponibil pentru asistent face sursa căutabilă din asistentul obișnuit. Un agent caută în schimb în propriile surse, setate în fila Cunoștințe a formularului agentului, plus cele globale când Folosește și sursele globale este activat.

  • Grupuri permise și compania restricționează cine poate citi sursa. Dosarele restricționează și tot ce conțin.

  • Indiferent de sursă, o persoană primește doar extrase din înregistrări și atașamente pe care le-ar putea deschide ea însăși în Odoo și doar pentru modelele permise de regulile de acces AI. O înregistrare privată sau arhivată nu este citată niciodată.

Indexare

O sursă nouă sau modificată primește starea În așteptare. O acțiune programată (IA: indexarea surselor de cunoștințe, la fiecare 10 minute) procesează sursele în așteptare. Indexează acum procesează una imediat, iar Reindexează o pune din nou în coadă. Starea trece prin În procesare până la Indexată; dacă ceva nu merge, starea este Eșuat, iar eroarea este afișată pe formular. Butonul Fragmente arată câte bucăți au fost stocate.

Reglajul fin se află în blocul Surse de cunoștințe din setările AI: Dimensiunea fragmentului (caractere) și Suprapunerea fragmentelor (caractere) (implicit 1500 și 200), Extrase per căutare (6), Dimensiunile încorporării (0 înseamnă dimensiunea proprie a modelului; modelele OpenAI text-embedding-3 pot returna vectori mai scurți), Texte per cerere de încorporare, Cereri de încorporare pe minut (indexarea se oprește la atingere) și Număr maxim de pagini per parcurgere. Apelurile de încorporare sunt înregistrate și tarifate ca orice alt apel la model.

Utilizare: citări și doar din surse

Când este setat un model de încorporare și cel puțin o sursă indexată este în domeniu, asistentul poate căuta în surse. Răspunsul său citează faptele cu referințe numerotate, iar etichetele pe care se poate face clic de sub răspuns arată sursele: o pagină web își deschide adresa, un fișier se descarcă, o înregistrare își deschide formularul.

În Opțiuni conversație ale panoului AI apare Răspunde doar din surse când există surse disponibile. Cu opțiunea activată, asistentul trebuie să caute în surse și spune clar că nu a găsit răspunsul atunci când extrasele nu îl conțin.

Notă

Textul găsit în surse este tratat ca material, nu ca instrucțiuni: o pagină web nu poate cere asistentului să facă ceva.

Sarcini asemănătoare

Cu un model de încorporare setat, proiectele pot găsi sarcini asemănătoare cu cea pe care o priviți. În formularul proiectului, în blocul AI, activați Sarcini asemănătoare activate și, opțional, setați Pragul de asemănare (între 0 și 1, implicit 0,75) și Interval de timp (zile) (0 înseamnă fără limită). Textul sarcinii (nume, descriere și mesaje recente) este încorporat în fundal la fiecare 15 minute.

Formularul sarcinii afișează apoi un buton inteligent Sarcini asemănătoare cu numărul, de exemplu „5, 2 închise”. Acesta deschide potrivirile sortate după asemănare. Numerele sunt calculate la deschiderea formularului. Trierea și comenzile rapide pentru tichete folosesc aceeași funcție (vezi AI pentru proiecte cu SLA).

Limite

  • Numărul de token-uri afișat pentru bucăți este o estimare (caractere împărțite la patru); facturarea folosește numărătorile proprii ale furnizorului din jurnalul AI.

  • Vectorii de peste 2000 de dimensiuni sunt căutați exact (fără index), ceea ce este mai lent la colecții mari. Alegeți o dimensiune mai mică a vectorului dacă puteți.

  • Paginile web sunt citite ca HTML static; conținutul construit prin JavaScript nu este văzut.

  • Când accesul este foarte selectiv pe o colecție foarte mare, o căutare poate returna mai puține extrase decât s-a cerut.