Discourse AI - Tópicos relacionados

[Discourse]

Este guia explica como ativar e configurar o recurso Tópicos Relacionados do plugin Discourse AI.

Nível de usuário necessário: Administrador

O Tópicos Relacionados ajuda os usuários a descobrir conteúdo relevante, sugerindo tópicos semanticamente semelhantes com base naquele que estão lendo no momento. Isso aprimora a exploração de conteúdo e aumenta o engajamento do usuário.

Recursos

• Similaridade textual semântica: Vai além da correspondência de palavras-chave para encontrar conteúdo verdadeiramente relacionado
• Alternância entre tópicos “Sugeridos” e “Relacionados”
• Disponível para usuários anônimos e logados

Ativando Tópicos Relacionados

O Tópicos Relacionados está ativado por padrão para todos os clientes hospedados no Discourse com o plugin Discourse AI ativado.

Pré-requisitos

O Tópicos Relacionados requer Embeddings para funcionar.

Se você estiver em nossa hospedagem, Embeddings é fornecido usando um modelo de código aberto. Nenhuma configuração adicional é necessária.

Instâncias auto-hospedadas precisarão configurar um modelo de embedding através de um provedor suportado.

Configuração

1. Acesse Admin → Plugins → Discourse AI → AI Features (Recursos de IA)
2. Encontre o módulo Embeddings e configure-o:
   • Defina ai_embeddings_selected_model para uma definição de embedding que você configurou
   • Ative ai_embeddings_enabled para ativar Embeddings
3. Ative ai_embeddings_semantic_related_topics_enabled para ativar o recurso Tópicos Relacionados

Configurando um modelo de embedding

Antes de ativar os embeddings, você precisa configurar um modelo de embedding. Acesse Admin → Plugins → Discourse AI → Embeddings para criar uma nova definição de embedding. Você pode escolher entre várias predefinições:

• Open AI: text-embedding-3-small ou text-embedding-3-large (recomendado para a maioria dos sites)
• Google: gemini-embedding-001
• Hugging Face (inferência auto-hospedada): multilingual-e5-large (recomendado para sites não-ingleses ou multilíngues), bge-large-en, ou bge-m3

Você precisará fornecer uma chave de API (ou vincular um Segredo de IA) e um URL de endpoint para o provedor escolhido.

Configurações adicionais

As seguintes configurações permitem ajustar o recurso Tópicos Relacionados:

• ai_embeddings_semantic_related_topics: Número máximo de tópicos a serem exibidos na seção de tópicos relacionados (padrão: 5)
• ai_embeddings_semantic_related_include_closed_topics: Se deve incluir tópicos fechados nos resultados relacionados (padrão: true)
• ai_embeddings_semantic_related_age_penalty: Aplica uma penalidade a tópicos mais antigos para que conteúdo mais novo seja preferido (padrão: 0.0, intervalo: 0.0–2.0)
• ai_embeddings_semantic_related_age_time_scale: Escala de tempo em dias para a penalidade de idade (padrão: 365)

FAQ Técnico

Expandir para ver um diagrama da arquitetura do Tópicos Relacionados

O resumo é que, quando um tópico é criado/atualizado, isto acontece:

sequenceDiagram
    User->>Discourse: Cria tópico
    Discourse-->>Embedding Microservice: Gera embeddings
    Embedding Microservice-->>Discourse: 
    Discourse-->>PostgreSQL: Armazena Embeddings 

E durante a visita ao tópico:

sequenceDiagram
    User->>Discourse: Visita tópico
    Discourse-->>PostgreSQL: Consulta tópicos mais próximos
    PostgreSQL-->>Discourse: 
    Discourse->>User: Apresenta tópicos relacionados 

Como funciona o Tópicos Relacionados?

• Quando um usuário visita um tópico, o Discourse consulta o banco de dados em busca dos tópicos mais semanticamente semelhantes com base em suas representações incorporadas. Esses tópicos relacionados são então apresentados ao usuário, incentivando a exploração contínua do conteúdo da comunidade.

Como os dados de tópico/postagem são processados?

• Para sites hospedados pelo Discourse, os dados são processados dentro de nosso data center de nuvem privada virtual segura. Para sites auto-hospedados, o processamento de dados depende do provedor de terceiros escolhido.

Onde os dados de embeddings são armazenados?

• Os dados de embeddings são armazenados em seu banco de dados do Discourse, juntamente com outros dados do fórum, como tópicos, postagens e usuários.

Quais modelos de embedding estão disponíveis?

• O Discourse AI suporta modelos da OpenAI (text-embedding-3-small, text-embedding-3-large), Google (gemini-embedding-001), endpoints compatíveis com Hugging Face (bge-large-en, bge-m3, multilingual-e5-large) e Cloudflare Workers AI. Você também pode configurar modelos de embedding personalizados através da interface de administração.