Веды / RAG

AIHUMMER_QDRANT_URL=http://localhost:6333
AIHUMMER_EMBEDDER_URL=http://localhost:8081

**Веды** — гэта тое, як AiHummer грунтуе адказы на вашых дакументах, а не на трэніровачных дадзеных мадэлі. Вы загружаеце кантэнт, агент здабывае адпаведныя ўрыўкі з дапамогай інструмента `search_knowledge`, і адказы вяртаюцца **з цытатамі**. Для больш складаных пытанняў інструмент `deep_research` запускае шматкрокавае даследаванне і вырабляе спасылачны справаздачу. Ведамі кіруюць пад `/v1/admin/knowledge/*` і `/v1/admin/knowledge/connectors/*`. ## Загрузка кантэнту Вы можаце загружаць **дакументы, PDF і URL** у базу ведаў. Загружаны кантэнт індэксуецца, каб яго можна было здабыць у час адказу і прыпісаць назад да яго крыніцы. > [!TIP] > Загрузіце кананічную версію дакумента адзін раз і дайце агентам цытаваць яе, > замест таго каб уклейваць доўгія ўрыўкі ў промпты. Цытаваны пошук захоўвае > адказы правяральнымі, а ваш кантэкст невялікім. ## Абгрунтаваныя адказы і інструменты Два інструменты адкрываюць базу ведаў для агента: | Інструмент | Што ён робіць | |---|---| | `search_knowledge` | Здабывае адпаведныя ўрыўкі і грунтуе адказ з цытатамі. | | `deep_research` | Запускае шматкрокавы працэс даследавання па базе ведаў і вырабляе спасылачны справаздачу. | Абодва прыходзяць у ход як **вынікі інструментаў**, ніколі як устаўленыя інструкцыі — тая ж дысцыпліна супраць промпт-ін'екцый, што прымяняецца ўсюды ў AiHummer. Адказы нясуць **цытаты**, каб чытач мог адсачыць сцвярджэнне назад да яго крыніцы. > [!NOTE] > `deep_research` прызначаны для сапраўдных шматкрокавых пытанняў — ён каштуе > больш часу і токенаў, чым адзін выклік `search_knowledge`. Звяртайцеся да яго, > калі аднаго здабывання недастаткова. ## Канектары ведаў Акрамя ручной загрузкі, веды можна цягнуць з вонкавых крыніц праз канектары, якімі кіруюць пад `/v1/admin/knowledge/connectors/*`: | Канектар | Статус | |---|---| | **Google Drive** (Service Account) | Жывы | | **Microsoft Graph** | Рэалізаваны, **не** правераны ў жывым выглядзе | > [!WARNING] > Канектар Microsoft Graph рэалізаваны, але не правераны супраць жывога > арандатара. Стаўцеся да яго як да папярэдняй версіі і праверце яго ў сваім > асяроддзі, перш чым спадзявацца на яго ў продакшне. > [!NOTE] > Канектары ведаў Notion і Slack **недаступны** — яны былі адкінутыя. Не > планіруйце з разлікам на іх. ## Вектарнае сховішча і эмбедынгі Прадвызначана пошук можа працаваць на **сховішчы ў памяці з хэш-эмбедарам**, чаго дастаткова для пачатку. Для семантычнага пошуку прадакшн-якасці накіруйце AiHummer на **сапраўднае вектарнае сховішча і эмбедар**: ```bash AIHUMMER_QDRANT_URL=http://localhost:6333 AIHUMMER_EMBEDDER_URL=http://localhost:8081 ``` Калі гэта зададзена, загрузка і `search_knowledge` выкарыстоўваюць вонкавае вектарнае сховішча і эмбедар замест запаснога варыянта ў памяці. ## Адмінскі API | Рэсурс | Прызначэнне | |---|---| | `/v1/admin/knowledge` | Кіраванне базай ведаў, уключаючы загрузку | | `/v1/admin/knowledge/connectors` | Канфігурацыя канектараў БЗ (Drive, MS Graph) | ## Куды далей - Паглядзіце `search_knowledge` і `deep_research` поруч з усімі іншымі інструментамі ў [Інструментах](/be/v1.0/concepts/tools) і [каталогу інструментаў](/be/v1.0/reference/tools-catalog). - Дадайце доўгатэрміновае запамінанне на кожную размову з [Памяццю (Einstein)](/be/v1.0/concepts/memory-einstein).