> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.intellectdialog.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.intellectdialog.com/bystryi-start/podklyuchenie-i-nastroika-gpt-bota/nastroika-assistenta-v-provaidere-gpt.md). # Настройка ассистента в провайдере GPT {% hint style="info" %} Чтобы добавить Провайдер GPT у вас в обязательном порядке должна быть оплачена подписка Plus и токены. За токены должен быть проведен настоящий платеж (не выданный тестовый) хотя бы на 5$. Как оплатить токены и подписку можно узнать здесь - {% endhint %} Чтобы добавить провайдер GPT вам необходимо авторизоваться в личном кабинете IntellectDialog и перейти в раздел Провайдеры и нажать кнопку Добавить
Далее в категориях вам необходимо выбрать Искусственный интеллект и провайдер ChatGPT
После выбора провайдера у вас откроется дополнительное меню, где вы сможете произвести настройки
Более подробно о каждом пункте: 1. **Наименование** - здесь вы указываете название в произвольном формате (как вам нравится) 2. **key** - здесь указывается ключ из вашего личного кабинета OpenAI, ключ можно получить здесь 3. **Выберите модель** - здесь вы можете ввести название модели на которой будет работать ваш бот от gpt o1-mini до gpt-4.1, это модель которая отвечает за ответ, который видит пользователь.\
4. **Выберите модель для технических запросов** - здесь вы вводите название модели на которой будут обрабатываться технические запросы, т.е все запросы, которые будут происходить внутри системы: распознавание намерений, сопоставление переменных и т.д.(полное описание действий доступно при включении команды loggerOn), на которые будут тратиться токены. Следует отметить, что для разных моделей - разная тарификация токенов, актуальная информация по тарификации токенов находится тут: \ ***Рекомендуем!** Производить изначальное тестирование на более продвинутой модели, а затем постепенно опускать до более упрощенной версии и сверять как корректируется логика и время ответов.* 5. **Температура** - Это как "настроение" модели. Если **Температура** высокая (например, 1.0), модель будет более "креативной", возможно, будет использовать более редкие слова или строить необычные фразы. Если **Температура** низкая (например, 0.2), модель будет выбирать более предсказуемые и простые варианты. В итоге ответы будут более стандартными и сдержанными. 6. **Тоp P -** Представьте, что модель выбирает следующее слово из списка возможных вариантов. Top P определяет, сколько из этих вариантов модель будет рассматривать. Например, если **Top P = 0.9**, модель возьмет в расчет только те варианты, которые в сумме дают 90% вероятности. Это помогает избегать совсем неожиданных и странных слов. После сохранения настроек у вас появится кнопка Настроить для Ассистента
Внутри ассистента есть такие параметры, как:
1. **Название организации** - применяется по умолчанию.
2. **Провайдер** - название, заданное во время добавления провайдера.
3. **Инструкция для ассистента** - общая инструкция работы бота, которая составляется промпт-инженером. 4. **Автообновление в днях -** если информация для бота загружена в виде ссылки на документ и информация в нём обновляется, данный параметр настраивается в зависимости от того, как часто вносятся правки. 5. **Максимальное количество результатов** - ограничивает сколько фрагментов из документа (или других данных) будет использоваться для ответа.\ *Пример:* \ *Если стоит 3, то ChatGPT будет использовать топ-3 наиболее релевантных фрагмента из файла для генерации ответа.* \ *Больше — точнее и богаче контекст, но выше нагрузка на модель и возможны "размытые" ответы.* 6. **Пороговое значение оценки** - это минимальный "рейтинг релевантности", при котором фрагмент документа допускается в обработку. \ Чем выше порог — тем жёстче фильтрация нерелевантных данных.\ *Пример:* \ *Если порог 0.8, то только фрагменты, оценённые моделью как сильно релевантные (80%+) попадут в ответ.* \ *Если поставить 0.3, то даже слабосвязанные куски могут использоваться — это может быть полезно при неоднозначных вопросах.* 7. **Модель для поиска данных в файле** - выбор модели определяет, какая именно модель поиска данных в виде векторов используется для поиска релевантных фрагментов.\ Модели default\_2024\_08\_21 и auto (ranker) используются в ChatGPT для поиска и ранжирования информации в файле (например, при загрузке PDF, CSV и других документов). Вот в чём основное различие: ✅ default\_2024\_08\_21 \ Это базовая модель поиска, используется по умолчанию. \ Работает быстро и стабильно. \ Подходит для простого семантического поиска, когда не требуется сложное ранжирование. \ Не использует дополнительные механизмы оценки релевантности. \ Когда использовать: \ Если у тебя обычный файл (текст, заметки, данные) и нужно просто найти релевантные фрагменты по запросу. 🤖 auto \ Это более умная система с ранжированием, которая динамически выбирает подходящий механизм поиска и оценки. \ Использует специализированный ранкер, который оценивает, насколько найденные фрагменты действительно отвечают на вопрос. \ Может быть медленнее, но точнее, особенно на больших или сложных документах. \ Может переключаться между режимами в зависимости от запроса. \ Когда использовать: \ Если у тебя сложные документы, много текста или тебе нужна максимальная точность и качественные ответы на вопросы. **Важно!** *Инструкции по ответам на запросы пользователя и промпт в сценарии не должны противоречить общей инструкции, из-за этого бот может начать пропускать ответы.*
А также список файлов, загруженных в качестве базы знаний для бота в доступных форматах или ссылкой на документ.