База знаний и RAG

База знаний и RAG

База знаний — это основа вашего ИИ-бота. Загружайте реальные документы вашей организации — бот обучается на этих данных и отвечает на вопросы с помощью умного RAG-конвейера (Retrieval-Augmented Generation).

Загрузка документов

1. Перейдите в раздел База знаний в левом меню.

2. Нажмите Загрузить документ и выберите файл (PDF, DOCX или TXT).

3. Дождитесь обработки и индексации документа системой. Когда всё будет готово, статус сменится на Готов.

4. Проверьте работу бота в панели Тест-бот справа, убедившись, что бот может отвечать на вопросы по загруженному документу.

Лимиты тарифного плана

Каждый тарифный план имеет различные ограничения на загрузку документов. Максимальный размер файла — 10 МБ на документ для всех планов. Проверьте лимиты вашего текущего плана в разделе Биллинг и подписка.

• Free: до 3 документов
• Starter: до 10 документов
• Growth: до 100 документов
• Plus: до 200 документов
• Pro: до 500 документов
• Scale: до 2 000 документов
• Enterprise: до 5 000 документов

Создание из текста

Помимо загрузки файлов, вы можете создавать записи базы знаний непосредственно из текста:

1. Нажмите Создать из текста
2. Введите Заголовок для удобного поиска
3. Вставьте или введите содержимое в текстовом редакторе
4. Нажмите Сохранить — система проиндексирует его немедленно

Это удобно для FAQ, политик или любого контента, который вы хотите написать напрямую без файла.

RAG-конвейер

Когда пользователь задаёт вопрос, система обрабатывает его через 4-этапный RAG-конвейер:

1. Гибридный поиск — поиск по всем документам одновременно с использованием ключевых слов и семантического векторного поиска, что гарантирует отсутствие пропущенного релевантного контента.

2. Переформулировка запроса — вопрос пользователя переформулируется, чтобы сделать его более точным и удобным для поиска, что повышает точность поиска даже при нечётких вопросах.

3. Ранжирование — извлечённые фрагменты документов оцениваются и переранжируются по релевантности, чтобы наиболее релевантный контент передавался ИИ-модели в первую очередь.

4. Генерация ответа — ИИ-модель генерирует ответ на естественном языке, основанный на извлечённом контенте, со ссылками на источники.

Возможности RAG

Возможность	Описание
Гибридный поиск	Сочетание поиска по ключевым словам + семантического векторного поиска для повышения полноты
Переформулировка запроса	Автоматическое перефразирование вопросов пользователей для повышения точности поиска
Ранжирование	Перекрёстное ранжирование для выявления наиболее релевантных фрагментов
Умная маршрутизация модели	Направление запросов в подходящую модель в зависимости от сложности и стоимости

Режимы ограничений

Управляйте тем, насколько строго бот придерживается базы знаний:

Режим	Поведение
Строгий	Бот отвечает только на основе загруженных документов. Отказывает в ответе, если релевантный контент не найден.
Гибридный	Бот преимущественно использует базу знаний, но может дополнять ответы общими знаниями при необходимости.
Открытый	Бот использует базу знаний как контекст, но может свободно отвечать на основе своих обучающих данных.

Совет

Для служб поддержки клиентов и внутренних справочных служб рекомендуется Строгий режим, чтобы предотвратить галлюцинации бота и отклонение от темы.

Тест-бот

Используйте панель Тест-бот, чтобы проверить базу знаний перед запуском:

• Вводите вопросы так, как это делал бы пользователь
• Проверяйте, что ответы основаны на ваших документах
• Используйте вид Источник, чтобы увидеть, какие фрагменты документов извлёк бот
• При необходимости измените режим ограничений и повторите тест

Изменения в базе знаний вступают в силу немедленно в тест-боте — повторное развёртывание не требуется.

Автоматические черновики для КБ

v1.6.0

Функция автоматических предложений анализирует неотвеченные вопросы из дашборда Аналитика и автоматически генерирует черновики статей базы знаний для заполнения пробелов в контенте:

1. Система определяет темы из неотвеченных вопросов, для которых нет подходящего документа
2. Она генерирует черновой документ с предложенным содержимым на основе паттернов вопросов
3. Черновики появляются в разделе Аналитика → Неотвеченные с отметкой «Предложенный черновик»
4. Проверьте, отредактируйте и опубликуйте черновик, чтобы немедленно улучшить охват бота

Кросс-языковой поиск

v1.6.10

RAG-конвейер поддерживает кросс-языковое извлечение — посетители могут задавать вопросы на одном языке и получать ответы на основе документов, написанных на другом языке.

Это работает через два механизма:

1. Перевод запроса — служба переформулировки запросов автоматически переводит неанглоязычные запросы на английский перед поиском, что делает англоязычные документы доступными для поиска независимо от языка посетителя.
2. Расширенная сеть поиска — когда ранжировщик включён, система использует более низкий начальный порог сходства, чтобы кросс-языковые и разговорные запросы с низким косинусным сходством, но высокой семантической релевантностью не отфильтровывались до того, как ранжировщик сможет их оценить.

Настройка не требуется — кросс-языковой поиск включён по умолчанию, когда активны функции переформулировки запросов и ранжирования RAG-конвейера. Если перевод запроса недоступен, система возвращается к поиску по оригинальному запросу. Улучшение особенно заметно для организаций с англоязычными базами знаний, обслуживающих многоязычных посетителей.

Совет

Для наилучших результатов кросс-языкового поиска храните документы базы знаний чёткими и хорошо структурированными. Переформулировщик запросов работает лучше всего, когда содержимое документов использует стандартную терминологию.