{"id":28250,"date":"2023-06-26T07:21:54","date_gmt":"2023-06-26T07:21:54","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/"},"modified":"2023-06-26T07:21:54","modified_gmt":"2023-06-26T07:21:54","slug":"w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/","title":{"rendered":"W jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?"},"content":{"rendered":"

Po rozpocz\u0119ciu pracy z Cody mo\u017cliwe jest, \u017ce poczujesz si\u0119 rozczarowany lub zniech\u0119cony tym, dlaczego Cody nie jest w stanie wygenerowa\u0107 oczekiwanych odpowiedzi. W tym kr\u00f3tkim blogu nie b\u0119dziemy zag\u0142\u0119bia\u0107 si\u0119 w to, jak powiniene\u015b u\u017cywa\u0107 Cody, ale damy ci przybli\u017cony obraz tego, jak Cody wykorzystuje twoje dokumenty do generowania odpowiedzi, aby\u015b m\u00f3g\u0142 lepiej zrozumie\u0107 proces generowania i eksperymentowa\u0107 z nim.<\/p>\n

Na generowanie odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w wp\u0142ywaj\u0105 g\u0142\u00f3wnie dwa czynniki:<\/p>\n

    \n
  1. Chunking<\/strong><\/li>\n
  2. Okno kontekstowe<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    Obie te terminologie, chunking i okno kontekstowe, s\u0105 ze sob\u0105 powi\u0105zane. Prost\u0105 analogi\u0105 mo\u017ce by\u0107 por\u00f3wnanie generowania odpowiedzi do gotowania jedzenia. Kawa\u0142ki mog\u0105 by\u0107 postrzegane jako pojedyncze kawa\u0142ki warzyw, kt\u00f3re kroisz, podczas gdy okno kontekstowe reprezentuje rozmiar naczynia do gotowania. Wa\u017cne jest, aby pokroi\u0107 warzywa na kawa\u0142ki o optymalnej wielko\u015bci, aby poprawi\u0107 og\u00f3lny smak, a wi\u0119ksze naczynie pozwala na dodanie wi\u0119kszej ilo\u015bci kawa\u0142k\u00f3w warzyw.<\/p>\n

    Czym jest Chunking?<\/h2>\n

    M\u00f3wi\u0105c pro\u015bciej, chunking to czynno\u015b\u0107 polegaj\u0105ca na dzieleniu tre\u015bci na \u0142atwe do zarz\u0105dzania fragmenty w celu efektywnego wykorzystania pami\u0119ci. Je\u015bli czyta\u0142e\u015b nasze blogi<\/a>, by\u0107 mo\u017ce wiesz, \u017ce modele takie jak GPT wymagaj\u0105 znacznych zasob\u00f3w, a aby poradzi\u0107 sobie z ograniczeniami okna kontekstowego, stosujemy wiele proces\u00f3w, takich jak chunking.<\/p>\n

    Chunking to proces wykonywany po przes\u0142aniu dokument\u00f3w do Cody. Dzieli lub segmentuje dokument na wiele fragment\u00f3w, z kt\u00f3rych ka\u017cdy zawiera odpowiedni kontekst otaczaj\u0105cy. Fragmenty te s\u0105 nast\u0119pnie przypisywane do znacznik\u00f3w numerycznych w celu u\u0142atwienia oblicze\u0144, co jest znane jako osadzanie. Wa\u017cne jest, aby znale\u017a\u0107 optymalny rozmiar fragmentu. Mniejszy rozmiar fragmentu zmniejsza znaczenie kontekstu, podczas gdy wi\u0119kszy rozmiar fragmentu wprowadza wi\u0119cej szumu. Algorytm chunkingu Cody’ego dynamicznie dostosowuje rozmiar fragmentu w oparciu o dystrybucj\u0119 token\u00f3w ustawion\u0105 przez u\u017cytkownika.<\/p>\n

    Jak okno kontekstowe wp\u0142ywa na odpowiedzi bota?<\/strong><\/h2>\n

    Na jako\u015b\u0107 odpowiedzi bot\u00f3w wp\u0142ywaj\u0105 r\u00f3\u017cne czynniki, takie jak osobowo\u015b\u0107, wynik trafno\u015bci itp. Okno kontekstowe modelu r\u00f3wnie\u017c odgrywa znacz\u0105c\u0105 rol\u0119 w okre\u015blaniu jako\u015bci. Okno kontekstowe odnosi si\u0119 do ilo\u015bci tekstu, kt\u00f3ry LLM (Language Model) mo\u017ce przetworzy\u0107 w jednym wywo\u0142aniu. Poniewa\u017c Cody wykorzystuje osadzanie i wstrzykiwanie kontekstu do generowania odpowiedzi przy u\u017cyciu modeli OpenAI, wi\u0119ksze okno kontekstowe pozwala na pozyskanie wi\u0119kszej ilo\u015bci danych przez model w ka\u017cdym zapytaniu.<\/p>\n

    Ka\u017cde zapytanie (\u2264 okno kontekstowe)<\/strong> = osobowo\u015b\u0107 bota + fragmenty wiedzy + historia + dane wej\u015bciowe u\u017cytkownika + odpowied\u017a<\/p><\/blockquote>\n

    Okna kontekstowe r\u00f3\u017cnych modeli:<\/strong><\/p>\n

      \n
    1. GPT-3.5:<\/strong> 4096 token\u00f3w (\u22483500 s\u0142\u00f3w)<\/li>\n
    2. GPT-3.5 16K:<\/strong> 16000 token\u00f3w (\u224813000 s\u0142\u00f3w)<\/li>\n
    3. GPT-4:<\/strong> 8000 token\u00f3w (\u22487000 s\u0142\u00f3w)<\/li>\n<\/ol>\n

      Gdy okno kontekstowe jest wi\u0119ksze, umo\u017cliwia wi\u0119ksz\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 ka\u017cdego parametru, w tym Osobowo\u015b\u0107, Fragmenty, Historia, Wej\u015bcie i Odpowied\u017a. Ten rozszerzony kontekst umo\u017cliwia botowi generowanie odpowiedzi, kt\u00f3re s\u0105 bardziej trafne, sp\u00f3jne i kreatywne.<\/p>\n

      Najnowszy dodatek Cody’ego umo\u017cliwia u\u017cytkownikom sprawdzanie cytat\u00f3w dokument\u00f3w poprzez klikni\u0119cie nazwy dokumentu na ko\u0144cu odpowiedzi. Cytaty te odpowiadaj\u0105 fragmentom uzyskanym w wyniku wyszukiwania semantycznego. Cody okre\u015bla pr\u00f3g fragmentu dla kontekstu na podstawie wyniku trafno\u015bci ustawionego przez u\u017cytkownika. Je\u015bli u\u017cytkownik ustawi wysoki wynik trafno\u015bci, Cody u\u017cywa tylko fragment\u00f3w, kt\u00f3re przekraczaj\u0105 wst\u0119pnie zdefiniowany pr\u00f3g jako kontekst do generowania odpowiedzi.<\/p>\n

      Przyk\u0142ad<\/h2>\n

      Przyjmuj\u0105c wst\u0119pnie zdefiniowan\u0105 warto\u015b\u0107 graniczn\u0105 90% dla wysokiego wyniku trafno\u015bci, Cody odrzuca wszystkie fragmenty z wynikiem trafno\u015bci ni\u017cszym ni\u017c 90%. Nowym u\u017cytkownikom zalecamy rozpocz\u0119cie od ni\u017cszego wyniku trafno\u015bci (niski lub zr\u00f3wnowa\u017cony), szczeg\u00f3lnie w przypadku korzystania z przes\u0142anych dokument\u00f3w (PDF, PowerPoint, Word itp.) lub stron internetowych. Przes\u0142ane dokumenty lub strony internetowe mog\u0105 napotka\u0107 problemy z formatowaniem i czytelno\u015bci\u0105 podczas wst\u0119pnego przetwarzania, co mo\u017ce skutkowa\u0107 ni\u017cszymi wynikami trafno\u015bci. Formatowanie dokumentu za pomoc\u0105 naszego wbudowanego edytora tekstu zamiast przesy\u0142ania surowych dokument\u00f3w zapewni najwy\u017csz\u0105 dok\u0142adno\u015b\u0107 i wynik zaufania.<\/p>\n

      \"Ilustruje,<\/p>\n

      Je\u015bli zainteresowa\u0142 Ci\u0119 ten blog i chcesz zag\u0142\u0119bi\u0107 si\u0119 w koncepcje okna kontekstowego i chunkingu, gor\u0105co polecamy przeczytanie tego bloga<\/a> napisanego przez Kristiana z All About AI. Aby uzyska\u0107 wi\u0119cej zasob\u00f3w, mo\u017cesz r\u00f3wnie\u017c sprawdzi\u0107 nasze Centrum pomocy<\/a> i do\u0142\u0105czy\u0107 do naszej spo\u0142eczno\u015bci Discord<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Po rozpocz\u0119ciu pracy z Cody mo\u017cliwe jest, \u017ce poczujesz si\u0119 rozczarowany lub zniech\u0119cony tym, dlaczego Cody nie jest w stanie wygenerowa\u0107 oczekiwanych odpowiedzi. W tym kr\u00f3tkim blogu nie b\u0119dziemy zag\u0142\u0119bia\u0107 si\u0119 w to, jak powiniene\u015b u\u017cywa\u0107 Cody, ale damy ci przybli\u017cony obraz tego, jak Cody wykorzystuje twoje dokumenty do generowania odpowiedzi, aby\u015b m\u00f3g\u0142 lepiej zrozumie\u0107… Read more »<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":28144,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[203],"tags":[],"class_list":["post-28250","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bez-kategorii"],"acf":[],"yoast_head":"\nW jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Ten blog zawiera uproszczone wyja\u015bnienie, w jaki spos\u00f3b chunking i okno kontekstowe odgrywaj\u0105 g\u0142\u00f3wn\u0105 rol\u0119 w generowaniu odpowiedzi.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"W jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Ten blog zawiera uproszczone wyja\u015bnienie, w jaki spos\u00f3b chunking i okno kontekstowe odgrywaj\u0105 g\u0142\u00f3wn\u0105 rol\u0119 w generowaniu odpowiedzi.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Cody - The AI Trained on Your Business\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-06-26T07:21:54+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ChunkingCoevr.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2400\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1350\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Om Kamath\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@meetcodyai\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@meetcodyai\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Om Kamath\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/\"},\"author\":{\"name\":\"Om Kamath\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/cde65ec55b79cd833a9777d0a62e83c8\"},\"headline\":\"W jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?\",\"datePublished\":\"2023-06-26T07:21:54+00:00\",\"dateModified\":\"2023-06-26T07:21:54+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/\"},\"wordCount\":740,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ChunkingCoevr.png\",\"articleSection\":[\"Bez kategorii\"],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/\",\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/\",\"name\":\"W jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ChunkingCoevr.png\",\"datePublished\":\"2023-06-26T07:21:54+00:00\",\"dateModified\":\"2023-06-26T07:21:54+00:00\",\"description\":\"Ten blog zawiera uproszczone wyja\u015bnienie, w jaki spos\u00f3b chunking i okno kontekstowe odgrywaj\u0105 g\u0142\u00f3wn\u0105 rol\u0119 w generowaniu odpowiedzi.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ChunkingCoevr.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ChunkingCoevr.png\",\"width\":2400,\"height\":1350},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/home-v2\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"W jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#website\",\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/\",\"name\":\"Cody AI - The AI Trained on Your Business\",\"description\":\"AI Powered Knowledge Base for Employees\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/meetcody.ai\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#organization\",\"name\":\"Cody AI - The AI Trained on Your Business\",\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/logo-codyai.svg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/logo-codyai.svg\",\"width\":\"1024\",\"height\":\"1024\",\"caption\":\"Cody AI - The AI Trained on Your Business\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/x.com\/meetcodyai\",\"https:\/\/discord.com\/invite\/jXEVDcFxqs\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/cde65ec55b79cd833a9777d0a62e83c8\",\"name\":\"Om Kamath\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/3903c678cd7f6c8df0a843ae177998f5d413954afa3062f984a030a889a97849?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/3903c678cd7f6c8df0a843ae177998f5d413954afa3062f984a030a889a97849?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Om Kamath\"},\"description\":\"Om Kamath\",\"sameAs\":[\"http:\/\/meetcody.ai\"],\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/author\/omkamath\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"W jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?","description":"Ten blog zawiera uproszczone wyja\u015bnienie, w jaki spos\u00f3b chunking i okno kontekstowe odgrywaj\u0105 g\u0142\u00f3wn\u0105 rol\u0119 w generowaniu odpowiedzi.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"W jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?","og_description":"Ten blog zawiera uproszczone wyja\u015bnienie, w jaki spos\u00f3b chunking i okno kontekstowe odgrywaj\u0105 g\u0142\u00f3wn\u0105 rol\u0119 w generowaniu odpowiedzi.","og_url":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/","og_site_name":"Cody - The AI Trained on Your Business","article_published_time":"2023-06-26T07:21:54+00:00","og_image":[{"width":2400,"height":1350,"url":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ChunkingCoevr.png","type":"image\/png"}],"author":"Om Kamath","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@meetcodyai","twitter_site":"@meetcodyai","twitter_misc":{"Written by":"Om Kamath","Est. reading time":"4 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/"},"author":{"name":"Om Kamath","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/cde65ec55b79cd833a9777d0a62e83c8"},"headline":"W jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?","datePublished":"2023-06-26T07:21:54+00:00","dateModified":"2023-06-26T07:21:54+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/"},"wordCount":740,"publisher":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ChunkingCoevr.png","articleSection":["Bez kategorii"],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/","url":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/","name":"W jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ChunkingCoevr.png","datePublished":"2023-06-26T07:21:54+00:00","dateModified":"2023-06-26T07:21:54+00:00","description":"Ten blog zawiera uproszczone wyja\u015bnienie, w jaki spos\u00f3b chunking i okno kontekstowe odgrywaj\u0105 g\u0142\u00f3wn\u0105 rol\u0119 w generowaniu odpowiedzi.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#primaryimage","url":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ChunkingCoevr.png","contentUrl":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ChunkingCoevr.png","width":2400,"height":1350},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/w-jaki-sposob-cody-generuje-odpowiedzi-przy-uzyciu-dokumentow-uzytkownika\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/home-v2\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"W jaki spos\u00f3b Cody generuje odpowiedzi przy u\u017cyciu dokument\u00f3w u\u017cytkownika?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#website","url":"https:\/\/meetcody.ai\/","name":"Cody AI - The AI Trained on Your Business","description":"AI Powered Knowledge Base for Employees","publisher":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/meetcody.ai\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#organization","name":"Cody AI - The AI Trained on Your Business","url":"https:\/\/meetcody.ai\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/logo-codyai.svg","contentUrl":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/logo-codyai.svg","width":"1024","height":"1024","caption":"Cody AI - The AI Trained on Your Business"},"image":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/x.com\/meetcodyai","https:\/\/discord.com\/invite\/jXEVDcFxqs"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/cde65ec55b79cd833a9777d0a62e83c8","name":"Om Kamath","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/3903c678cd7f6c8df0a843ae177998f5d413954afa3062f984a030a889a97849?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/3903c678cd7f6c8df0a843ae177998f5d413954afa3062f984a030a889a97849?s=96&d=mm&r=g","caption":"Om Kamath"},"description":"Om Kamath","sameAs":["http:\/\/meetcody.ai"],"url":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/author\/omkamath\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28250","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28250"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28250\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28144"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28250"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28250"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28250"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}