AI Server. Adicionar chunks#

O bloco adiciona chunks à base de conhecimento no servidor Sherpa AI Server. Para cada chunk, um embedding será gerado[^1].

GUID do arquivo/Caminho para o arquivo	[Texto] GUID do arquivo ou caminho para o arquivo ao qual este chunk será adicionado. Se o valor não for especificado, o chunk será adicionado ao arquivo padrão. O caminho para o arquivo deve incluir o nome do arquivo e a extensão do arquivo. Por exemplo, `"Pasta 1\Subpasta 2\Subpasta 3\Documento.docx"`.
Texto do chunk	[Texto] Texto do chunk.
Metadados	[Dicionário] Se necessário, especifique um dicionário com metadados para este chunk.
Timeout	[Número] Tempo máximo de espera pela resposta em segundos.
GUID do arquivo	[Texto] Retorna o GUID do arquivo atual.
Nível de tratamento	Escolha o nível de tratamento de erros. Valores possíveis: "Default" - padrão; "Ignore" - erros são ignorados; "Handle" - erros são tratados. Se o valor "Default" for escolhido, será utilizado o valor do bloco "Início" deste diagrama.
Nível de mensagens	Escolha o nível de mensagens que os blocos exibirão durante a execução. Valores possíveis: "Default" - padrão; "Release" - saída desativada; "Debug" - saída de informações principais; "Detailed" - saída de informações detalhadas. Se o valor "Default" for escolhido, será utilizado o valor do bloco "Início" deste diagrama.
Texto do erro	[Texto] Retorna informações detalhadas sobre o erro em caso de execução incorreta do bloco.

[^1]: Embedding é um vetor (conjunto de números) que caracteriza o significado associado ao texto de entrada fornecido. Palavras ou frases com significados próximos terão embeddings com distância coseno mínima. Embeddings também podem ser usados para buscar palavras, strings ou parágrafos mais próximos em significado em bancos de dados de documentos.