Cree una base de conocimiento

Cree una base de conocimiento, elija su modelo de embeddings y entienda cuánto cuesta y por qué esa elección queda fijada.

Qué conseguirá

Tendrá una base de conocimiento vacía lista para recibir documentos.

Configuración paso a paso

Abra Knowledge en la barra lateral.
Elija New base (o Create your first base en una página vacía).
En New knowledge base, escriba un Name, por ejemplo Documentación del producto, y una Description opcional como «Refunds, shipping and support hours».
Elija un Embedding model. La lista está agrupada por proveedor y muestra el precio por millón de tokens.
Confirme. Se abre la base, lista para documentos.

Detalles de configuración

Qué son los embeddings. Phynxa convierte cada fragmento de sus documentos en números que capturan su significado. Durante la llamada, la pregunta de quien llama se convierte en números de la misma forma y se compara con los fragmentos.
El modelo de embeddings no puede cambiarse una vez que hay algo indexado, porque las preguntas y los fragmentos deben proceder del mismo modelo. Para cambiarlo, cree una base nueva y vuelva a añadir los documentos. El modelo aparece en la columna Embedding y en Settings.
Opciones. text-embedding-3-small de OpenAI (el más barato y una buena opción predeterminada), text-embedding-3-large (el modelo de OpenAI más preciso) y text-embedding-ada-002 (más antiguo), y gemini-embedding-2 de Google. Los precios se muestran en la lista.
Coste. Cada documento se incrusta una vez al añadirlo, y cada pregunta que hace quien llama se incrusta durante la llamada. La columna Total spent de la página Knowledge muestra el total acumulado por base.

Las tarjetas muestran Knowledge bases, Documents, Used by agents y Failed documents. La tabla enumera cada base con Status, Embedding, Total spent, Documents, Passages, Agents y Updated.

Prueba

Añada un documento y use después Test retrieval (consulte Búsqueda y ajustes).

Resultado esperado

Una base nueva aparece en la lista con 0 documentos. Su página dice «Nothing indexed yet».

Solución de problemas

Un aviso dice que falta una clave para el modelo elegido. Ese proveedor de embeddings no está disponible en la plataforma; elija otro modelo o contáctenos.
Una base muestra un «retired model». Las bases antiguas creadas con modelos locales retirados siguen funcionando, pero las nuevas no pueden usarlos.

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