Sources de données (nouvelle interface)

Une source de données, c'est ce que sait un assistant. Les sources s'ajoutent sous forme de connecteurs dans l'onglet « Ajouter des données » de l'éditeur ; QAnswer indexe leur contenu afin que l'assistant puisse y répondre et les citer.

L'onglet « Ajouter des données »

Ouvrez l'éditeur d'un assistant et passez à Ajouter des données . Tout ce qui concerne les connaissances de l'assistant se trouve ici :

  • Collection size — le volume de données indexées de l'assistant.
  • External resources — le nombre de sources externes, par exemple des sites explorés, comptées dans votre quota.
  • Ajouter un connecteur — rattache une nouvelle source de données.
  • Embedder — ouvre les options d'analyse, où se règlent le modèle d'embedding et le découpage.
Add data tab of an assistant

Types de connecteurs

Chaque type de connecteur lit une source différente. Les pages ci-dessous les traitent une à une :

Info
« No Data » crée un assistant qui répond uniquement à partir du modèle de langage, sans vos données. La recherche web en direct n'est plus un connecteur : c'est un outil, voir Recherche web.
Connector types

Ajouter un connecteur

Choisissez un type dans le menu « Ajouter un connecteur ». Tous les formulaires suivent les mêmes trois étapes :

  • Donnez un nom au connecteur. Il apparaît dans la liste et dans les sources des réponses : nommez-le d'après son contenu.
  • Configurez la source elle-même — téléverser des fichiers, saisir des URL, se connecter à un compte.
  • Cliquez sur Finish pour enregistrer.

QAnswer lit ensuite le contenu et l'indexe. Le connecteur apparaît immédiatement dans la liste, et ses fichiers deviennent exploitables à mesure que l'indexation se termine.

Indexing a new connector
Note
L'indexation se déroule en arrière-plan : vous pouvez quitter la page. Les grosses sources prennent du temps, et un assistant ne répond qu'à partir de ce qui est déjà indexé.

Gérer les connecteurs

Chaque connecteur est une ligne de la liste, avec ses propres actions :

  • Add files — ajoute du contenu à un connecteur existant plutôt que d'en créer un second.
  • Télécharger — télécharge tout ce que contient le connecteur.
  • Renommer (crayon) — renomme le connecteur.
  • Supprimer (corbeille) — retire le connecteur et les données qu'il a indexées.
  • Déplier (chevron) — ouvre le tableau des fichiers de ce connecteur.
Connector row and its actions

Le tableau des fichiers

Déplier un connecteur affiche tout ce qu'il a indexé, avec l'état d'indexation de chaque entrée :

  • Recherchez par nom pour retrouver un fichier dans un gros connecteur.
  • Filtrez par état pour voir ce qui a échoué ou reste en traitement.
  • Cochez plusieurs lignes pour agir dessus ensemble.
  • Les longues listes sont paginées ; changez le nombre de lignes par page en bas.
File table of a connector

Actions sur un fichier

Chaque ligne propose deux actions directes et un menu ⋮ :

  • Voir la source (œil) — ouvre le fichier d'origine, exactement comme la citation d'une réponse.
  • Voir le texte brut — montre le texte extrait par QAnswer, c'est-à-dire ce que le modèle lit réellement.
  • Télécharger — télécharge ce seul fichier.
  • Modifier les métadonnées — ajoute ou modifie les métadonnées attachées au fichier.
  • Renommer ce fichier — change le nom affiché aux utilisateurs et dans les citations.
  • Supprimer — retire le fichier des données de l'assistant.
Actions of a single file
Conseil
Les métadonnées valent l'effort : les valeurs attachées aux fichiers deviennent des filtres applicables pendant une conversation ou une recherche, ce qui permet de restreindre un assistant à un produit, une année ou un service.

Options d'analyse

Le bouton Embedder ouvre les options d'analyse, qui déterminent comment vos données deviennent interrogeables. Elles sont réparties en trois onglets :

  • Retrieving — le nombre de passages envoyés comme contexte, les groupes de synonymes et le prompt d'expansion de requête.
  • Indexing — la façon dont le texte source est lu et préparé.
  • Embedding & Chunking — le modèle d'embedding et le découpage des documents en fragments.
Parsing options
Avertissement
Choisissez le modèle d'embedding avant d'indexer beaucoup de données. Le changer ensuite oblige à réindexer toute la collection.

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