नॉलेज बेस कैसे काम करता है

नॉलेज बेस में वह रहता है जो AI को आपके कारोबार के बारे में जानना चाहिए और जो वह खुद ईमेल से नहीं सीख सकता: कीमतें, नीतियाँ, खुलने का समय, प्रोडक्ट की जानकारी और आपकी टीम के जवाब देने का तरीका। आप नोट, फ़ाइलें और वेब पेज जोड़ते हैं, और AI जब भी आपके लिए लिखता है, काम के हिस्से पढ़ता है।

हर वर्कस्पेस में तीन स्तरों वाला एक स्टोर होता है, ताकि जो जवाब सिर्फ़ एक ब्रांड या एक टीम पर लागू होता है वह वहीं रहे। इसे ऐप में वर्कस्पेस → नॉलेज बेस में, REST API से, SDK और CLI से, और असिस्टेंट और MCP क्लाइंट से पढ़ा और बदला जाता है।

हर आइटम एक स्तर पर होता है, जो उसका scope है। किसी पते के लिए लिखने वाला AI वह पता, फिर उसका डोमेन, फिर पूरा वर्कस्पेस पढ़ता है, और जब दो आइटम आपस में मेल नहीं खाते तो ज़्यादा खास वाला मान्य होता है।

• —प्लस वाला पता अपना मूल पता भी पढ़ता है, इसलिए [email protected] वह इस्तेमाल करता है जो [email protected] के लिए रखा गया है।
• —GET /knowledge/levels हर वह स्तर दिखाता है जो आप देख सकते हैं, हर एक में कितने आइटम हैं और क्या आप वहाँ आइटम बदल सकते हैं।
• —किसी डोमेन को दूसरे वर्कस्पेस में ले जाने पर उसके और उसके पतों के लिए रखे आइटम भी साथ चले जाते हैं।

• —नोट वह टेक्स्ट है जो आप वहीं लिखते हैं, 20,000 अक्षर तक, चाहें तो Markdown में। आमतौर पर यह एक-दो सेकंड में AI के लिए तैयार हो जाता है।
• —फ़ाइल बैकग्राउंड में टेक्स्ट में पढ़ी जाती है: PDF, Word दस्तावेज़, स्प्रेडशीट (Excel, OpenDocument, Numbers और CSV), OpenDocument टेक्स्ट, HTML, XML, Markdown, सादा टेक्स्ट, JSON और इमेज (JPEG, PNG, WebP और SVG)। दस्तावेज़ 20 MB तक और इमेज 10 MB तक हो सकती है।
• —वेब पेज किसी सार्वजनिक http या https पते से लाया जाता है और बैकग्राउंड में पढ़ा जाता है, उसके 5 MB तक। एक स्तर किसी पेज को एक ही बार रखता है, और रीफ़्रेश करने पर बदलने के बाद उसे दोबारा लाया जाता है।
• —एक आइटम से 1,000,000 अक्षर तक का टेक्स्ट रखा जाता है, और खोज के लिए टेक्स्ट को उसके शीर्षकों के नीचे अंशों में बाँटा जाता है।

आइटम पढ़े जाते समय queued और फिर processing होता है, AI के इस्तेमाल लायक होने पर ready, और न पढ़े जा सकने पर वजह बताने वाले failure के साथ failed। बदला गया आइटम फिर queued हो जाता है, और नया टेक्स्ट तैयार होने तक AI पुराना टेक्स्ट इस्तेमाल करता रहता है। आइटम को रीफ़्रेश करने से वह दोबारा पढ़ा जाता है और विफलता साफ़ हो जाती है।

• —थ्रेड के आखिरी संदेश के नीचे जवाब के सुझाव उस पते के स्तर पढ़ते हैं जिस पर संदेश आया।
• —किसी विवरण से लिखा गया ड्राफ़्ट, कंपोज़र में या POST /emails/compose से, उस पते के स्तर पढ़ता है जिससे वह भेजा जाता है। जवाब sources में उन आइटम की सूची देता है जिनका उसने सहारा लिया।
• —असिस्टेंट आपके खुले थ्रेड के स्तर पढ़ता है, या कोई थ्रेड खुला न हो तो हर वह स्तर जो आप देख सकते हैं, और अपने searchKnowledge टूल से नॉलेज बेस में खुद खोज सकता है।
• —GET /threads/{id}/reply-suggestions का जवाब sources में वे आइटम बताता है जिन पर सुझाव आधारित थे।

पिन किए गए नोट अपने स्तर के हर प्रॉम्प्ट में जाते हैं, हर स्तर से 2,000 अक्षर तक, चाहे वे लिखी जा रही बात से मेल खाएँ या नहीं। बाकी जगह, कुल लगभग 6,000 अक्षर, उन अंशों को मिलती है जो अनुरोध से सबसे अच्छी तरह मेल खाते हैं और अर्थ और शब्दों से ढूँढे जाते हैं। अगर इंडेक्स एक पल में जवाब नहीं देता, तो AI आपको इंतज़ार कराने के बजाय उसके बिना लिखता है।

आइटम ऐप में वर्कस्पेस → नॉलेज बेस में जोड़ें, या कोड से API, SDK और CLI के ज़रिए। असिस्टेंट और MCP क्लाइंट, जब आप उनसे कुछ याद रखने को कहते हैं, नोट सहेज सकते हैं या लिंक जोड़ सकते हैं, और आइटम बदल, रीफ़्रेश और हटा भी सकते हैं। ऐप की चैट में आइटम जोड़ना, बदलना और रीफ़्रेश करना पहले पूछता है अगर आपने खुद नहीं कहा, और हटाना हमेशा पहले पूछता है।

हर आइटम origin में दर्ज करता है कि वह कहाँ से आया: app, api, assistant या mcp, और createdBy में कि उसे किसने जोड़ा।

यह अपने आप भी बढ़ता है। AI आपकी टीम के भेजे जवाबों से नोट सुझाता है और उन सवालों को दर्ज करता है जिनका जवाब अभी कुछ नहीं देता, कनेक्टर पूरी साइटों, साइटमैप, फ़ीड और हेल्प सेंटर को अप टू डेट रखते हैं, और लिंक एक तय समय पर दोबारा पढ़े जा सकते हैं। नीचे के हिस्से हर एक को समझाते हैं।

जब वर्कस्पेस में कोई किसी बातचीत में जवाब देता है, तो AI वह जवाब और वह संदेश पढ़ता है जिसका वह जवाब है, और उससे ऐसे तीन तक तथ्य सुझाता है जो दूसरों पर भी लागू हों, जैसे कोई कीमत, कोई नीति या डिलीवरी का समय। हर सुझाव समीक्षा का इंतज़ार कर रहा एक नोट है, उस डोमेन के स्तर पर जिससे जवाब भेजा गया था, या पूरे वर्कस्पेस के स्तर पर जब वह डोमेन उसका अपना न हो। जो तथ्य नॉलेज बेस में पहले से हैं वे छोड़ दिए जाते हैं, और दिन में 100 तक जवाब पढ़े जाते हैं।

इन्हें ऐप में या GET /knowledge/suggestions से देखें। किसी सुझाव को नोट के रूप में सहेजने के लिए स्वीकार करें, और साथ में उसका शीर्षक, टेक्स्ट, स्तर या पिन बदलें, या उसे खारिज करें। वही तथ्य दोबारा सुझाया जाए तो दूसरा सुझाव जोड़ने के बजाय occurrences बढ़ता है, और खारिज किया गया सुझाव फिर नहीं सुझाया जाता।

जब AI किसी आने वाले संदेश के लिए जवाब सुझाता है, तो वह ऐसी तीन तक बातें भी दर्ज करता है जो भेजने वाले ने कारोबार के बारे में पूछीं और जिनका जवाब न बातचीत देती है न नॉलेज बेस, जैसे कि क्या आप उसके देश में भेजते हैं। हर बात उस डोमेन के स्तर पर एक सवाल बन जाती है जिस पर संदेश आया था, या पूरे वर्कस्पेस के स्तर पर जब वह डोमेन उसका अपना न हो, और वही सवाल दोबारा पूछा जाए तो occurrences बढ़ता है, ताकि आप देख सकें कि कौन से सवाल सबसे ज़्यादा आते हैं।

किसी सवाल का जवाब दें और वह नोट बन जाता है: उसे जवाब को टेक्स्ट बनाकर स्वीकार करें, और जब तक आप न बदलें उसका शीर्षक वही सवाल रहता है। उसके बाद जब भी वह सवाल आता है, AI वही जवाब इस्तेमाल करता है। जिस सवाल को जवाब की ज़रूरत नहीं, उसे खारिज करें, फिर वह दर्ज नहीं होगा।

हर आइटम इंडेक्स होते समय हर स्तर के सबसे मिलते-जुलते आइटम से मिलाया जाता है, और हर बदलाव पर दोबारा। लगभग एक ही बात कहने वाले दो आइटम duplicate के रूप में फ़्लैग होते हैं। आपस में करीब से जुड़े दो आइटम जो किसी तथ्य पर, जैसे कीमत या समय सीमा पर, मेल नहीं खाते, conflict के रूप में फ़्लैग होते हैं, साथ में एक वाक्य कि क्या मेल नहीं खाता। AI दिन में 200 बार तक टकराव जाँचता है।

• —हर आइटम flags में उन खुले फ़्लैग को गिनता है जिनमें उसका नाम है, और GET /knowledge/flags उन्हें, नए पहले, दिखाता है।
• —फ़्लैग निपटाने के लिए दोनों में से किसी एक आइटम को बदलें या हटाएँ। बदला गया आइटम इंडेक्स होते ही दोबारा मिलाया जाता है।
• —जब दोनों आइटम जैसे हैं वैसे ठीक हों, तो फ़्लैग खारिज करें, और वही जोड़ी उसी वजह से फिर फ़्लैग नहीं होगी।
• —फ़्लैग सिर्फ़ उसे दिखता है जो दोनों आइटम देख सकता है।

कनेक्टर एक ही स्रोत के कई पेज नॉलेज बेस में रखता है, हर पेज को कनेक्टर के स्तर पर एक लिंक आइटम के रूप में, और स्रोत बदलने पर उन्हें अप टू डेट रखता है।

• —पहला सिंक एक मिनट के अंदर शुरू होता है। उसके बाद यह हर 7 दिन में फिर सिंक होता है, या हर 1 या 30 दिन में, या सिर्फ़ तब जब आप सिंक माँगें, जो भी एक मिनट के अंदर शुरू होता है।
• —यह 25 पेज तक रखता है, या जितने आप तय करें, 200 तक, और इसके आइटम प्लान की सीमा में गिने जाते हैं। सीमा पूरी होते ही सिंक पेज जोड़ना बंद कर देता है।
• —हर सिंक नए पेज जोड़ता है, बदले हुए पेज दोबारा पढ़ता है और उन पेजों के आइटम हटाता है जो स्रोत से हट गए हैं।
• —जो पेज आपने खुद उसी स्तर पर लिंक के रूप में जोड़ा है, वह उसी आइटम के पास रहता है, और कनेक्टर हटाने से सिर्फ़ वही आइटम हटते हैं जो उसने जोड़े थे।
• —कनेक्टर को दूसरे स्तर पर ले जाने से उसके आइटम भी साथ चले जाते हैं।

कोई लिंक हर 1, 7 या 30 दिन में अपने आप दोबारा पढ़ा जा सकता है: उसे जोड़ते समय या बाद में refreshDays सेट करें। पेज बदला हो तो पढ़े जाते ही उसका नया टेक्स्ट पुराने की जगह ले लेता है, और तब तक AI पुराना टेक्स्ट इस्तेमाल करता रहता है। nextRefreshAt बताता है कि वह अगली बार कब पढ़ा जाएगा, और जो पेज लाया न जा सके उसे अगले दिन फिर आज़माया जाता है।

AI किसी बातचीत को पढ़कर उसके उन तथ्यों का एक नोट ड्राफ़्ट कर सकता है जिनकी टीम को फिर ज़रूरत होगी, निजी जानकारी और सिर्फ़ उस बातचीत से जुड़ी बातें छोड़कर। जब तक आप रखें नहीं, कुछ सहेजा नहीं जाता: ड्राफ़्ट पढ़ें, जैसे चाहें बदलें और उसे नोट के रूप में सहेजें, जो threadId में वह बातचीत दर्ज करता है जिससे वह आया।

ड्राफ़्ट एक स्तर सुझाता है: वह डोमेन जिस पर बातचीत आई थी, अगर आप वहाँ आइटम जोड़ सकते हैं, नहीं तो पूरा वर्कस्पेस या वह पता। हर ड्राफ़्ट एक AI कार्रवाई है। कोड से, POST /knowledge/drafts से ड्राफ़्ट करें, जिसे knowledge:write के साथ threads:read भी चाहिए, और POST /knowledge/notes तथा उसी threadId से सहेजें।

खोज अंशों को अर्थ और शब्दों से ढूँढती है। POST /knowledge/search के साथ rerank: true भेजें और AI सबसे अच्छे 25 अंश भी पढ़कर उन्हें उस क्रम में रखता है जो सवाल का सबसे अच्छा जवाब दे, और जो मदद न करें उन्हें छोड़ देता है। इसमें एक-दो सेकंड ज़्यादा लगते हैं और यह एक AI कार्रवाई है, इसलिए यह सिर्फ़ तब होता है जब आप माँगें। जवाब में reranked बताता है कि ऐसा हुआ या नहीं, और जब यह समय पर पूरा न हो तो अंश अपना सामान्य क्रम बनाए रखते हैं।

GET /knowledge/stats दिखाता है कि AI ने पिछले 30 दिनों में, या आप माँगें तो 90 दिनों तक, नॉलेज बेस का इस्तेमाल कैसे किया।

• —किसी सुझाए गए जवाब, ड्राफ़्ट, असिस्टेंट या खोज को कितनी बार कुछ मिला, कितनी बार ढूँढने पर कुछ नहीं मिला, और कुछ मिलने वाले हिस्से का अनुपात, दिन-ब-दिन।
• —ये इस्तेमाल कहाँ हुए: compose, reply, chat, tool और search।
• —सबसे ज़्यादा इस्तेमाल हुए आइटम, और कितने तैयार आइटम कभी इस्तेमाल नहीं हुए। हर आइटम अपनी गिनती uses में रखता है, और आख़िरी इस्तेमाल lastUsedAt में।
• —कितने सुझाव और सवाल समीक्षा का इंतज़ार कर रहे हैं, और कितने फ़्लैग खुले हैं।

वर्कस्पेस सेटिंग knowledgeLearning डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है। इसे PATCH /settings और { "knowledgeLearning": false } से बंद करें, तो AI सुझाने लायक तथ्यों के लिए भेजे गए जवाब पढ़ना, आने वाली मेल से सवाल दर्ज करना और आइटम में टकराव जाँचना बंद कर देता है। डुप्लिकेट अब भी फ़्लैग होते हैं, और जो पहले से सुझाया जा चुका है वह आपके स्वीकार या खारिज करने के लिए बना रहता है।

• —पढ़ने के लिए knowledge:read और बदलने के लिए knowledge:write चाहिए, जिसमें पढ़ना भी शामिल है। बिल्ट-इन भूमिकाओं में Admin, Member और Developer आइटम बदल सकते हैं, Viewer उन्हें पढ़ सकता है, और Billing उन तक नहीं पहुँचता।
• —किसी आइटम को बदलने के लिए उसके स्तर में आने वाले हर पते तक पहुँच चाहिए: पूरे वर्कस्पेस के लिए हर पता, डोमेन के लिए पूरा डोमेन, और पते के लिए वही पता। कुछ खास पतों तक सीमित कुंजी या ऐप सिर्फ़ उन्हीं पतों पर, या उन डोमेन पर जो उसके पास पूरे हैं, आइटम बदल सकता है।
• —जो कुछ खास पतों तक सीमित है, वह पूरे वर्कस्पेस के आइटम और अपने पतों और उन पतों के डोमेन के आइटम पढ़ता है। उसकी ओर से काम करने वाले असिस्टेंट और MCP टूल आइटम सिर्फ़ उन्हीं पतों पर जोड़ते और बदलते हैं जिनसे वह भेज सकता है।

• —हर आइटम का टेक्स्ट स्टोर होते समय एन्क्रिप्ट रहता है: नोट का मुख्य भाग, फ़ाइल या पेज से पढ़ा गया टेक्स्ट, और हर अंश। शब्दों से खोज जिन शब्दों का मिलान करती है, वे शब्दों के रूप में नहीं बल्कि कुंजी वाले हैश के रूप में रखे जाते हैं।
• —फ़ाइलें टेक्स्ट में बदली जाती हैं और वेब पेज OpenEmail पढ़ता है। आपका डेटा प्रोसेस करने वाली हर सेवा गोपनीयता नीति में दी गई है।
• —अर्थ से खोजने के लिए हर अंश और हर सवाल को एक वेक्टर में बदला जाता है: संख्याओं की एक सूची जो बताती है कि वह किस बारे में है। वेक्टर, मेल में अर्थ से खोज की तरह, एन्क्रिप्ट किए गए टेक्स्ट के पास बिना एन्क्रिप्शन के रखे जाते हैं।
• —प्रॉम्प्ट जिन अंशों का इस्तेमाल करता है, वे प्रॉम्प्ट के बाकी हिस्से की तरह उस AI मॉडल को जाते हैं जो जवाब, ड्राफ़्ट या उत्तर लिखता है।
• —किसी आइटम को हटाने से उसकी फ़ाइल, टेक्स्ट और अंश एक साथ हट जाते हैं। नॉलेज बेस वर्कस्पेस एक्सपोर्ट का हिस्सा है, और वर्कस्पेस हटाने से यह भी हट जाता है।
• —जब तक सीखना चालू है, AI मॉडल नोट सुझाने के लिए किसी बातचीत में भेजा गया हर जवाब उस संदेश के साथ पढ़ता है जिसका वह जवाब है, और टकराव जाँचने के लिए आपस में करीब से जुड़े दो आइटम पढ़ता है। सेटिंग knowledgeLearning दोनों को बंद करती है।

ऊपर की हर चीज़ REST API में /knowledge के तहत, SDK में openemail.knowledge (TypeScript) और client.knowledge (Python, Ruby और PHP) के रूप में, CLI में openemail knowledge के रूप में, और MCP टूल में मौजूद है। कुंजी को पढ़ने के लिए knowledge:read और आइटम बदलने के लिए knowledge:write चाहिए।