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Database vettoriali

Un Ambito AI è una knowledge base: aggiunge documenti, MonoChat li suddivide in parti, trasforma ogni parte in un vettore con un modello di embedding e memorizza i vettori in un database vettoriale. Quando un cliente pone una domanda, l'AI cerca nel database vettoriale i passaggi più vicini per significato e risponde basandosi su di essi.

Impostazioni › Automazione › Client database vettoriale AI elenca i database vettoriali che i Suoi ambiti AI possono usare.

Database vettoriali forniti da MonoChat e propri​

Come per i Modelli AI, l'elenco può contenere database vettoriali forniti da MonoChat, offerti a ogni workspace e di sola lettura per Lei, e quelli che collega Lei stesso. Se il database fornito da MonoChat Le basta, non occorre aggiungerne uno proprio: lo scelga semplicemente quando crea un ambito AI.

Colleghi il Suo database quando desidera che i Suoi vettori siano archiviati su un'infrastruttura che controlla.

Provider supportato​

MonoChat si collega attualmente a Chroma (self-hosted od ospitato; il server deve essere raggiungibile da MonoChat).

Collegare un database vettoriale​

  1. Vada in Impostazioni › Automazione › Client database vettoriale AI e faccia clic su + (Crea).
  2. Inserisca un Nome e, facoltativamente, una Descrizione.
  3. Scelga il Provider.
  4. Compili i campi di connessione e faccia clic su Salva.
CampoDescrizione
PathL'URL del server Chroma, ad esempio https://chromadb.example.com.
Token Chroma (x-chroma-token) - facoltativoIl token, se il Suo server ne richiede uno. Viene inviato nell'header x-chroma-token.
Nome del databaseIl database Chroma da usare.
Nome dell'organizzazioneIl tenant Chroma da usare.

Se il tenant o il database non esistono ancora, MonoChat li crea la prima volta che scrive sul server. All'interno del database, MonoChat mantiene una raccolta per workspace e per modello di embedding.

Usarlo in un ambito AI​

Il database vettoriale si sceglie quando si crea un ambito AI:

  1. Vada in Impostazioni › Automazione › Ambiti AI e crei un ambito.
  2. In Client database vettoriale AI, scelga il database vettoriale.
  3. In Modelli AI, scelga il modello di embedding (un modello con la funzionalità Embedding).
  4. Facoltativamente scelga un modello Modelli AI di riconoscimento vocale per i documenti audio e imposti il Tipo di distanza e la Soglia di distanza usati nella ricerca.
avvertenza

Il database vettoriale e il modello di embedding non possono essere modificati dopo la creazione dell'ambito: i vettori memorizzati hanno senso solo per quel modello in quel database. Per spostare una knowledge base, crei un nuovo ambito e aggiunga di nuovo i suoi documenti.

Gli ambiti AI vengono poi usati dal nodo Crea completamento chat AI (Impostazioni dell'ambito AI) e dal nodo Agente AI, dove diventano uno strumento di ricerca nella knowledge base che l'agente può chiamare. Vedere Agenti AI.

Permessi​

L'accesso è controllato dai permessi di ruolo Leggere / Creare / Aggiornare / Eliminare client di database vettoriali AI nell'automazione. Vedere Ruoli.