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वेक्टर डेटाबेस

AI स्कोप एक नॉलेज बेस है: आप दस्तावेज़ जोड़ते हैं, MonoChat उन्हें टुकड़ों में बाँटता है, एम्बेडिंग मॉडल से हर टुकड़े को वेक्टर में बदलता है, और वेक्टर को वेक्टर डेटाबेस में सँजोता है। जब कोई ग्राहक कुछ पूछता है, तो AI वेक्टर डेटाबेस में अर्थ के लिहाज़ से सबसे करीबी अंश खोजता है और उन्हीं से उत्तर देता है।

सेटिंग › ऑटोमेशन › AI वेक्टर DB क्लाइंट में वे वेक्टर डेटाबेस दिखते हैं जिन्हें आपके AI स्कोप इस्तेमाल कर सकते हैं।

MonoChat द्वारा दिए गए वेक्टर डेटाबेस और आपके अपने​

AI मॉडल की तरह, सूची में MonoChat द्वारा दिए गए वेक्टर डेटाबेस हो सकते हैं, जो हर वर्कस्पेस को दिए जाते हैं और आपके लिए केवल-पढ़ने योग्य होते हैं, और वे भी जिन्हें आप खुद कनेक्ट करते हैं। अगर MonoChat का दिया हुआ डेटाबेस आपके लिए ठीक है, तो अपना जोड़ने की ज़रूरत नहीं: AI स्कोप बनाते समय बस उसे चुन लें।

जब आप चाहते हैं कि आपके वेक्टर आपके नियंत्रण वाले इंफ्रास्ट्रक्चर पर सँजोए जाएँ, तब अपना डेटाबेस कनेक्ट करें।

समर्थित प्रदाता​

MonoChat अभी Chroma से कनेक्ट होता है (सेल्फ़-होस्टेड या होस्टेड; सर्वर MonoChat से पहुँच योग्य होना चाहिए)।

वेक्टर डेटाबेस कनेक्ट करें​

  1. सेटिंग › ऑटोमेशन › AI वेक्टर DB क्लाइंट पर जाएँ और + (बनाएं) पर क्लिक करें।
  2. नाम दर्ज करें और, चाहें तो, विवरण भी।
  3. प्रदाता चुनें।
  4. कनेक्शन फ़ील्ड भरें और सहेजें पर क्लिक करें।
फ़ील्डविवरण
PathChroma सर्वर का URL, उदाहरण के लिए https://chromadb.example.com।
Chroma Token (x-chroma-token) - Optionalटोकन, अगर आपके सर्वर को इसकी ज़रूरत है। यह x-chroma-token हेडर में भेजा जाता है।
Database Nameइस्तेमाल किया जाने वाला Chroma डेटाबेस।
संगठन का नामइस्तेमाल किया जाने वाला Chroma टेनेंट।

अगर टेनेंट या डेटाबेस अभी मौजूद नहीं है, तो MonoChat सर्वर पर पहली बार लिखते समय उसे बना देता है। डेटाबेस के भीतर, MonoChat हर वर्कस्पेस और एम्बेडिंग मॉडल के लिए एक कलेक्शन रखता है।

AI स्कोप में इस्तेमाल करें​

वेक्टर डेटाबेस AI स्कोप बनाते समय चुना जाता है:

  1. सेटिंग › ऑटोमेशन › AI स्कोप पर जाएँ और एक स्कोप बनाएँ।
  2. AI वेक्टर DB क्लाइंट में वेक्टर डेटाबेस चुनें।
  3. AI मॉडल में एम्बेडिंग मॉडल चुनें (ऐसा मॉडल जिसमें एम्बेड सुविधा हो)।
  4. चाहें तो ऑडियो दस्तावेज़ों के लिए स्पीच-टू-टेक्स्ट AI मॉडल में से कोई मॉडल चुनें, और खोज के समय इस्तेमाल होने वाले दूरी का प्रकार और दूरी की सीमा सेट करें।
चेतावनी

स्कोप बन जाने के बाद वेक्टर डेटाबेस और एम्बेडिंग मॉडल बदले नहीं जा सकते: सँजोए गए वेक्टर केवल उसी डेटाबेस में उसी मॉडल के लिए सार्थक होते हैं। नॉलेज बेस को कहीं और ले जाने के लिए नया स्कोप बनाएँ और उसके दस्तावेज़ दोबारा जोड़ें।

इसके बाद AI स्कोप AI चैट कम्प्लीशन बनाएँ नोड (AI स्कोप सेटिंग्स) और AI एजेंट नोड में इस्तेमाल होते हैं, जहाँ वे नॉलेज-बेस खोज टूल बन जाते हैं जिसे एजेंट कॉल कर सकता है। AI एजेंट देखें।

अनुमतियाँ​

पहुँच भूमिका की अनुमतियों ऑटोमेशन में AI वेक्टर डेटाबेस क्लाइंट देखें / बनाएँ / अपडेट करें / हटाएँ से नियंत्रित होती है। भूमिकाएँ देखें।