Configurações

A aba Settings nas Configurações da Base de Conhecimento permite configurar como seus documentos são processados e divididos em chunks. Essas configurações controlam como o conteúdo é dividido em chunks, o que afeta como o agente de IA recupera e utiliza informações da sua base de conhecimento.

​

Visão Geral

A aba Settings inclui:

• Chunking Strategy - Como os documentos são divididos em chunks
• Chunk Configuration - Configurações de tamanho e sobreposição para chunks
• Chunk Enhancement Settings - Aprimoramento opcional de chunks com IA

​

Acessando as Configurações

1. Navegue até Knowledge Base na barra lateral
2. Vá para a seção KB Data
3. Clique no ícone Settings (ícone de engrenagem)
4. Selecione a aba Settings

​

Estratégia de Chunking

A estratégia de chunking determina como os documentos são divididos em chunks menores e processáveis para incorporação e recuperação.

​

Sentence Chunking

Divide o texto em chunks com base nos limites das frases, garantindo que cada chunk contenha frases completas. Ideal Para:

• Documentos de linguagem natural
• Preservar o contexto das frases
• Conteúdo de uso geral

Configuração:

• Usa tokenizador de frases para limites de linguagem natural
• Garante que os chunks contenham frases completas
• Mantém legibilidade e contexto

​

Semantic Chunking

Divide o texto em chunks semanticamente significativos, que podem não se alinhar com os limites das frases. Ideal Para:

• Documentos complexos
• Preservar contexto semântico
• Necessidades avançadas de recuperação

Configuração:

• Determina automaticamente os limites dos chunks
• Preserva o significado semântico
• Pode não se alinhar com os limites das frases

​

Configuração de Chunk

A configuração de chunk aparece quando você seleciona Sentence Chunking. Isso permite ajustar como os documentos são divididos.

​

Tamanho do Chunk

O tamanho máximo de cada chunk em tokens/caracteres. Padrão: 64 Recomendação: 64-512 tokens para a maioria dos casos de uso Considerações:

• Chunks maiores preservam mais contexto, mas podem ser menos precisos para recuperação
• Chunks menores são mais precisos, mas podem perder contexto
• Equilíbrio entre preservação de contexto e precisão de recuperação

Como Configurar:

1. Selecione Sentence Chunking como sua estratégia de chunking
2. Insira o tamanho desejado do chunk no campo Chunk Size
3. O valor deve ser pelo menos 1

​

Sobreposição de Chunks

O número de tokens/caracteres sobrepostos entre chunks adjacentes. Isso ajuda a manter o contexto entre os limites dos chunks. Padrão: 6 Recomendação: 10-20% do tamanho do chunk definido Considerações:

• A sobreposição garante que informações importantes não sejam divididas entre os limites dos chunks
• Sobreposição excessiva desperdiça armazenamento e processamento
• Sobreposição insuficiente pode perder contexto entre os chunks

Como Configurar:

1. Selecione Sentence Chunking como sua estratégia de chunking
2. Insira a sobreposição desejada no campo Chunk Overlap
3. O valor deve ser não negativo e menor que o tamanho do chunk

Exemplo:

• Se o tamanho do chunk for 64, a sobreposição recomendada é de 6-13 tokens
• Se o tamanho do chunk for 512, a sobreposição recomendada é de 51-102 tokens

​

Configurações de Aprimoramento de Chunk

O aprimoramento de chunk usa IA para aprimorar chunks com contexto adicional e metadados para melhor recuperação.

​

Enriquecimento de Chunk

Habilite o enriquecimento de chunks para aprimorar chunks com contexto adicional para melhor recuperação. Benefícios:

• Maior precisão de pesquisa
• Melhor compreensão do contexto
• Qualidade de recuperação aprimorada

Como Habilitar:

1. Ative o interruptor Chunk Enrichment para habilitar
2. Selecione um LLM Model para enriquecimento (obrigatório quando habilitado)
3. Salve as configurações

Considerações:

• Aumenta o tempo de processamento
• Requer seleção de modelo LLM
• Adiciona custo computacional
• Melhora a qualidade da pesquisa

​

Seleção de Modelo LLM

Quando o enriquecimento de chunks está habilitado, você deve selecionar um modelo LLM para enriquecimento de chunks e análise de conteúdo. Modelos Disponíveis:

• Todos os modelos predefinidos (GPT-4o, Claude, Gemini, etc.)
• Modelos personalizados configurados no seu projeto

Como Selecionar:

1. Habilite Chunk Enrichment
2. Clique no menu suspenso LLM Model
3. Selecione o modelo desejado na lista
4. Salve as configurações

Dicas de Seleção de Modelo:

• Use modelos com fortes capacidades de raciocínio para melhor enriquecimento
• Considere as trocas entre tempo de processamento e qualidade
• Teste diferentes modelos para encontrar o melhor para o seu conteúdo

​

Salvando e Aplicando Configurações

​

Salvar Configurações

Salva sua configuração, mas aplica apenas a novos documentos sincronizados ou adicionados a partir de agora. Passos:

1. Configure suas configurações
2. Clique em Save Settings
3. As configurações são salvas no banco de dados
4. Novos documentos usarão essas configurações

​

Aplicar a Todos os Documentos

Reindexa todos os documentos existentes na sua base de conhecimento com as configurações atuais. Passos:

1. Configure e salve suas configurações
2. Clique em Apply to All Documents
3. Confirme a ação no modal
4. Acompanhe o progresso conforme os documentos são re-sincronizados

O Que Acontece:

• Todos os documentos são re-sincronizados com novas configurações
• Os chunks são regenerados com nova configuração
• Os embeddings são atualizados
• O processo é executado em segundo plano

Acompanhamento de Progresso:

• Atualizações em tempo real sobre o status de sincronização dos documentos
• Status de sucesso/falha para cada documento
• Indicador de total de arquivos processados

​

Melhores Práticas

​

Seleção da Estratégia de Chunking

1. Comece com Sentence Chunking - Ideal para a maioria dos casos de uso
2. Use Semantic Chunking - Para documentos complexos ou técnicos
3. Teste Ambas - Compare a qualidade de recuperação para o seu conteúdo

​

Configuração do Tamanho do Chunk

1. Comece com o Padrão (64) - Boa linha de base para a maioria dos conteúdos
2. Aumente para Conteúdo Rico em Contexto - Documentos que requerem mais contexto
3. Reduza para Recuperação Precisa - Quando correspondências exatas são importantes
4. Teste Diferentes Tamanhos - Encontre o tamanho ideal para o seu caso de uso

​

Configuração da Sobreposição de Chunks

1. Use 10-20% do Tamanho do Chunk - Faixa recomendada
2. Aumente para Informações Críticas - Quando o contexto é essencial
3. Reduza para Eficiência de Armazenamento - Quando o armazenamento é uma preocupação
4. Equilibre Contexto vs. Eficiência - Encontre o ponto ideal

​

Enriquecimento de Chunks

1. Habilite para Conteúdo Complexo - Quando o chunking simples não é suficiente
2. Selecione o Modelo Apropriado - Use modelos com forte raciocínio
3. Monitore o Desempenho - Observe aumentos no tempo de processamento
4. Teste as Melhorias de Qualidade - Verifique a qualidade de recuperação aprimorada

​

Solução de Problemas

​

Configurações Não Aplicadas

Problema: Configurações salvas, mas os documentos não estão usando a nova configuração Soluções:

1. Clique em Apply to All Documents para reindexar documentos existentes
2. Verifique se as configurações foram salvas corretamente
3. Verifique se os novos documentos estão usando as configurações
4. Aguarde a sincronização em segundo plano ser concluída

​

Qualidade de Recuperação Ruim

Problema: Agente de IA não encontrando informações relevantes Soluções:

1. Ajuste o tamanho do chunk (tente chunks maiores para mais contexto)
2. Aumente a sobreposição de chunks
3. Habilite o enriquecimento de chunks
4. Teste diferentes estratégias de chunking

​

Problemas de Tempo de Processamento

Problema: Documentos demorando muito para processar Soluções:

1. Reduza o tamanho do chunk
2. Desabilite o enriquecimento de chunks
3. Use modelos LLM mais rápidos para enriquecimento
4. Verifique o tamanho e a complexidade do documento

​

Recursos Relacionados

• Connectors - Integre fontes de dados externas
• Crawlers - Busque automaticamente conteúdo da web
• Sync & Schedule - Gerencie agendamentos de sincronização
• Templates - Crie modelos de resposta