Связаться с поддержкой:
Связаться с поддержкой
Выберите язык Русский Английский (статья не переведена)

    Блок GPT Конструктора ботов

    Чат-бот станет еще умнее, если добавить в него искусственный интеллект. Для этого в Конструкторе ботов есть блок «GPT». С этим блоком внутри сценария бот отвечает на сообщение клиента при помощи искусственного интеллекта.

    Перед использованием блока нужно выполнить подключение бота к GPT. Как это сделать — читайте в статье «Подключение GPT«.

    Проверьте, что:

    Подключение GPT

    В ChatApp искусственный интеллект добавлен в конструктор ботов и в Assistant. Еще его можно обучать на быстрых ответах, но перед использованием нужно подключить аккаунт OpenAI в личном кабинете.

    Как получить ключ (токен) API 

    1. Зарегистрируйтесь в OpenAI. Для этого зайдите на сайт platform.openai.com и нажмите на Sign Up.

     

    2. Авторизуйтесь через почту, Google или Microsoft, или создай новую учетную запись.

     

    3. Перейдите в раздел API Keys (обычно находится в меню слева).

     

    4. Нажмите Create new secret key.

    5. Скопируйте ключ и сохраните у себя — второй раз он целиком уже не покажется.

    Для получения ключа API нужен верифицированный аккаунт. Так как сервис не работает в России, нужен зарубежный номер телефона. Можно воспользоваться сторонними сервисами для покупки виртуального номера.

    Важно: аккаунт с чужого номера может быть утерян.

    Если аккаунт не верифицирован, нажмите «API keys», затем «Start verification»

    Как подключить GPT в ChatApp

    1. Зайдите в личный кабинет ChatApp и в левом сайдбаре страницы перейдите в раздел «Чат-боты Scenario».

    2. В меню слева перейдите в раздел «Боты».

     

    3. Выберите существующий или создайте новый бот.

     

    4. Выберите в Основных настройках «GPT API».

     

    5. Заполните основные параметры и вставьте ключ API из OpenAI в поле Токен. Сохраните настройки.

     

    6. Нажмите на поле с моделью OpenAI и выберите модель из доступных.

     

    По умолчанию это будет GPT5-mini, рекомендуем оставлять её.

    7. Нажмите «Сохранить».

    Теперь можно использовать GPT в Конструкторе ботов, а также обучить искусственный интеллект на Быстрых ответах и по файлу jsonl.

     

    Обучение моделей

    Обучение моделей

    После подключения ChatGPT к боту можно создавать новые модели для обучения. Это нужно, чтобы AI узнал о вашей компании и мог ответить на вопросы про нее.

    Обучение модели происходит на основе быстрых ответов. Как их подготовить — читайте в статье «Типовые быстрые ответы». Также можно использовать файлы JSONL.

    Создание файла JSONL для обучения модели

    JSONL — формат, в котором каждая строка файла — JSON.

    1. Создайте файл формата JSONL, например, в обычном текстовом редакторе.

    2. В файле создайте не менее 10 строк — примеров с вопросами пользователя и ответами ассистента. Формат строки:

    {«messages»: [{«role»: «user», «content»: «вопрос»}, {«role»: «assistant», «content»: «ответ»}]}

    Роль (role) может быть двух видов: ассиcтент (assistant) или пользователь (user). Контент (content) — текст сообщения. Вопрос или ответ не должны превышать 5000 символов или быть пустыми.

    Создание модели для обучения

    1. Перейдите в бот, к которому подключен ChatGPT;

    2. Выберите в Основных настройках «GPT API» и заполните основные параметры.

     

    3. Включите опцию Отправлять сообщение «Сомнение», если в этом есть необходимость — бот будет отправлять введенное сообщение, когда не может найти точный ответ на запрос клиента.

    4. Нажмите на поле с моделью OpenAI и выберите модель из доступных.

     

    5. Выберите уже существующую модель либо нажмите на «+», чтобы создать новую.

    6. В окне «Новая модель» заполните параметры:

     

    • Название — добавьте название, чтобы новая модель отличалась от других;
    • Версия GPT — выберите версию GPT;
    • Язык — укажите язык модели. Если оставить поле пустым, то ответ будет генерироваться на том же языке, что и вопрос;
    • Контекст — добавьте материал, на котором будет обучаться модель. Выберите папки с Быстрыми ответами по отмеченным темам, либо загрузите файл формата JSONL.

    • «Настройки модели» — при нажатии откроется новое меню:

    • Температура — чем ниже значение параметра, тем ближе к теме будет отвечать модель. Оптимально 0.4.
    • Системный промпт — это условия или ограничения для генерации ответа. GPT будет стараться соответствовать этому условию.
      Например: Отвечай как сотрудник технической поддержки.
    • TOP_P — регулировка степени разнообразия в тексте, насколько следующее предложение будет соотноситься с предыдущим.
    • Stop sequences — последовательность символов, после которой модель перестает генерировать сообщение. Если ввести «123» — когда нейросеть сгенерирует в тексте «123», то она остановится.
    • Frequency penalty — Число от -2.0 до 2.0. Чем выше значение, тем меньше вероятность повторения дословно одной и той же строки.
    • Presence penalty — Число от -2.0 до 2.0. Чем выше значение, тем больше вероятность того, что модель будет говорить о новых темах.

    Рекомендуем изменять либо температуру, либо TOP_P, а не оба параметра сразу. Иначе результат может стать непредсказуемым.

    7. После заполнения параметров нажмите «Готово» и в меню модели — «Обучить».

    Результат успешного обучения будет отображен в статусе модели:

     

    Процесс обучения отображается над полем «Сохранить».

     

    После завершения процесса обучения можно будет использовать в Конструкторе ботов.

    8. Нажмите «Сохранить» модель и сам чат-бот.

    Как проверить статус обучения

    1. Нажмите «Выбрать модель»;

    2. Нажмите на нужную модель;

    3. Появится оно с процессом обучения. Можно изменить имя, язык и добавить контекст, чтобы запустить «Переобучение» — дополнить обучение модели.

     

     

     

    Настройка блока

    1. В Редакторе сценариев выберите «GPT» и добавьте блок на рабочую область.

     

    Заполните поля блока:

    * Температура — чем ниже значение параметра, тем ближе к теме будет отвечать модель. Оптимально 0.4.

    * Использовать данные базы AI — использовать при генерации ответа данные из файлов, сайтов, быстрых ответов базы AI.

    * Длина ответа — ограничение длины ответа бота.

    * TOP_P — регулировка степени разнообразия в тексте, насколько следующее предложение будет соотноситься с предыдущим.

    * Глубина размышления — для моделей линейки GPT5:

    — минимальный

    — низкий

    — средний

    — высокий

    Чем выше значение, тем точнее и продуманнее ответ, и тем дольше время генерации.

    * Stop sequences — последовательность символов, после которой модель перестает генерировать сообщение. Если ввести «123» — когда нейросеть сгенерирует в тексте «123», то она остановится.

    * Frequency penalty — Число от -2.0 до 2.0. Чем выше значение, тем меньше вероятность повторения дословно одной и той же строки.

    * Presence penalty — Число от -2.0 до 2.0. Чем выше значение, тем больше вероятность того, что модель будет говорить о новых темах.

    * Системный промпт — это условия или ограничения для генерации ответа. GPT будет стараться соответствовать этому условию. Например: «Отвечай как сотрудник тех. поддержки». В поле можно добавить переменную.

    * Поведение при отсутствии данных — инструкция при отсутствии данных. Например: «Задай уточняющие вопросы».

    * Цель генерации — основная цель, которую должен достичь AI в диалоге. Например: «Получи номер телефона».

    * Отправлять в чат результат генерации — сообщение, сгенерированное AI, будет отправляться в диалог с клиентом, если переключатель включен.

    Рекомендуем изменять либо температуру, либо TOP_P, а не оба параметра сразу. Иначе результат может стать непредсказуемым.

    По умолчанию установлены настройки из модели, которая выбрана основной в настройках бота.

    Пример сценария

    На рисунке изображен отрывок из сценария.

     

    Что произойдет при таком расположении блоков?

    1. Сначала бот отправит приветственное сообщение. Скажет, что с клиентом общается AI и сообщит команду, которую нужно отправить, чтобы позвать оператора.

    2. Дождется ответ от клиента.

    3. Проверит, есть ли в сообщении клиента команда, чтобы позвать оператора.

    4. Если команды нет, то на сообщение ответит ChatGPT.

    5. Если клиент позвал оператора, то диалог распределится на сотрудника и откроется диалог.

    Сценарий на скриншоте цикличен и ChatGPT будет отвечать на сообщения, пока клиент не позовет оператора.