База ведаў

**База ведаў** — гэта сховішча дакументаў, з якіх агенты бяруць факты, калі адказваюць (RAG, retrieval-augmented generation). Вы загружаеце матэрыялы кампаніі, AiHummer вымае тэкст, разбівае яго на фрагменты і індэксуе; далей агент знаходзіць рэлевантныя фрагменты і адказвае на іх аснове. ## Што можна загружаць Тры спосабы дадаць змест: - **+ Файл** — выберыце адзін ці некалькі файлаў. Падтрымліваюцца: **PDF, Word (.docx), Excel (.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf**; абмежаванне — 20 MiB на файл. Сервер вымае тэкст і паведамляе колькасць фрагментаў, атрыманых з кожнага файла. - **+ Тэкст** — устаўце тэкст напрамую: назва, крыніца і цела. - **+ URL** — укажыце спасылку; змест старонкі будзе спампаваны. ## Спіс Кожны дакумент паказвае сваю назву/крыніцу, колькасць фрагментаў і час дадання. Ёсць пошук і сартаванне па імені ці даце, а таксама агульны лічыльнік фрагментаў у загалоўку. ## Як гэтым карыстацца 1. Загрузіце дакументы (чысты, структураваны тэкст працуе лепш за ўсё). 2. Праверце, што колькасць фрагментаў не нулявая — гэта азначае, што тэкст быў выняты. 3. Пераканайцеся, што агенту дазволена карыстацца ведамі (раздзел `capabilities`) і што выбраны [эмбедэр](/be/v1.0/concepts/knowledge-rag) падыходзіць для вашай мовы. ## Канфігурацыя Наладкі вымання, эмбедынгу і памеру фрагментаў належаць движку RAG — гл. [Веды і RAG](/be/v1.0/concepts/knowledge-rag). Прадвызначаная мадэль эмбедынгу шматмоўная; для вялікіх аб'ёмаў яе можна перанесці на GPU. ## Парады - Разбівайце вялікія дакументы па сэнсе — так пошук будзе больш дакладным. - Задавайце асэнсаваную «крыніцу»: гэта дапамагае і людзям, і агенту спасылацца на тое, адкуль узяўся факт. ## Далей - [Веды і RAG](/be/v1.0/concepts/knowledge-rag) — як працуе семантычны пошук. - [Памяць Einstein](/be/v1.0/webui/memory) — чым факты адрозніваюцца ад дакументаў. - [Агенты](/be/v1.0/webui/agents) — дзе ўключыць выкарыстанне ведаў.