All Products
Search

This Product

    :Implementasikan pencarian percakapan berbasis basis pengetahuan perusahaan di konsol

    Document Center

    :Implementasikan pencarian percakapan berbasis basis pengetahuan perusahaan di konsol

    Last Updated:Jun 22, 2026

    Topik ini menjelaskan cara mengunggah data ke konsol OpenSearch LLM-Based Conversational Search Edition untuk mengimplementasikan pencarian percakapan berbasis basis pengetahuan perusahaan.

    Buat instans OpenSearch LLM-Based Conversational Search Edition

    Untuk informasi lebih lanjut, lihat Buat instans OpenSearch LLM-Based Conversational Search Edition.

    Konfigurasi basis pengetahuan perusahaan

    Untuk mengimplementasikan pencarian percakapan berbasis basis pengetahuan perusahaan, Anda harus terlebih dahulu mengunggah pengetahuan spesifik perusahaan. Temukan instans yang ingin Anda kelola dan klik Manage di kolom Actions untuk melihat detail instans. Di panel sebelah kiri halaman detail instans, pilih Configuration Center > Data Configuration, lalu konfigurasikan basis pengetahuan perusahaan. Anda dapat mengimpor file, URL halaman web, atau URL website sesuai kebutuhan bisnis Anda. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Impor data.

    • Impor file

      Klik Import File. Di panel Import File, klik Upload Local File, pilih file lokal, lalu klik Upload File.

      Anda dapat mengunggah file tidak terstruktur seperti doc, docx, pdf, html, txt, dan ppt, serta file data terstruktur seperti JSON dan Excel (berkode UTF-8).

    • Impor halaman web

      Klik Web Page URL Import. Di panel Web Page URL Import, klik tab Web Page Import. Masukkan URL halaman web yang ingin Anda unggah, satu URL per baris, lalu klik Import.

    • Impor website

      1. Klik Web Page URL Import. Di panel Web Page URL Import, klik tab Website Import. Di tab tersebut, klik Create Task. Di kotak dialog Create Task, masukkan URL website dan tentukan kategori konten website tersebut, lalu klik OK. Anda dapat mengonfigurasi parameter URL Filtering, XPath Selector, dan CSS Selector sesuai kebutuhan bisnis Anda.

      2. Setelah operasi selesai, Anda dapat melihat jumlah halaman web yang telah di-crawl. Kemudian, klik OK untuk mengimpor website tersebut.

      Catatan

      URL website contoh berikut digunakan untuk pengujian: https://www.alibabacloud.com/help/zh/open-search/product-overview.

    Setelah Anda mengimpor data, jumlah dokumen yang diimpor akan ditampilkan di bagian Data Query pada halaman Data Configuration. Hingga tahap ini, basis pengetahuan perusahaan privat telah berhasil dibuat.

    Jumlah Total Documents (misalnya, 23) di pojok kiri atas halaman menunjukkan jumlah dokumen yang diimpor.

    Uji efek pencarian percakapan

    Di panel sebelah kiri halaman detail instans, klik Q&A Test untuk menguji efek pencarian percakapan dari basis pengetahuan perusahaan. Masukkan pertanyaan spesifik perusahaan di kotak dialog. Model akan mencocokkan informasi relevan dalam basis pengetahuan dan menghasilkan jawaban yang sesuai.

    Antarmuka pengujian terdiri atas area percakapan di sebelah kiri dan panel konfigurasi parameter di sebelah kanan. Area percakapan menampilkan pertanyaan pengguna, jawaban yang dihasilkan model, dan tautan referensi berwarna oranye. Panel sebelah kanan berisi pengaturan untuk model selection (misalnya, opensearch-qwen), serta toggle untuk multi-turn conversation dan streaming output. Panel ini juga mencakup tab untuk Prompt parameters (seperti attitude, rule, noanswer, language, dan role), document retrieval parameters, dan query rewriting parameters.

    Catatan

    Anda juga dapat menentukan parameter untuk skenario tertentu dan efek yang diinginkan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Q&A Test.

    Ringkasan

    Informasi di atas menjelaskan cara mengimplementasikan pencarian percakapan berbasis basis pengetahuan perusahaan di konsol. Selanjutnya, Anda dapat mengintegrasikan API OpenSearch yang relevan dengan bisnis Anda untuk menerapkan pencarian percakapan berbasis basis pengetahuan perusahaan tersebut. Anda dapat membuat berbagai jenis basis pengetahuan untuk berbagai skenario, seperti dokumen cerdas, panduan belanja e-commerce, dan tanya jawab edukasi.

    • Anda dapat menggunakan dataset publik untuk menguji efek pencarian percakapan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Manage evaluation datasets.

    • Untuk informasi lebih lanjut tentang OpenSearch LLM-Based Conversational Search Edition, kunjungi https://www.aliyun.com/activity/bigdata/opensearch/llmsearch.

    • Jika Anda memiliki pertanyaan tentang Retrieval-Augmented Generation (RAG) atau konstruksi data, bergabunglah dengan grup DingTalk OpenSearch LLM-Based Conversational Search Edition untuk mempelajari lebih lanjut detail teknis dan detail penggunaan.