Գիտելիք / RAG

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

**Գիտելիքը** այն է, ինչով AiHummer-ը հիմնավորում է պատասխանները ձեր փաստաթղթերի վրա, այլ ոչ թե մոդելի ուսուցման տվյալների: Դուք ներմուծում եք բովանդակություն, գործակալը վերցնում է համապատասխան հատվածները `search_knowledge` գործիքով, և պատասխանները վերադառնում են **մեջբերումներով**: Ավելի բարդ հարցերի համար `deep_research` գործիքը կատարում է բազմափուլ հետազոտություն և արտադրում մեջբերումներով հաշվետվություն: Գիտելիքը կառավարվում է `/v1/admin/knowledge/*` և `/v1/admin/knowledge/connectors/*` հասցեների ներքո: ## Բովանդակության ներմուծում Դուք կարող եք ներմուծել **փաստաթղթեր, PDF-ներ և URL-ներ** գիտելիքի բազա: Ներմուծված բովանդակությունն ինդեքսավորվում է, որպեսզի այն հնարավոր լինի վերցնել պատասխանի ժամանակ և վերագրել իր աղբյուրին: > [!TIP] > Ներմուծեք փաստաթղթի կանոնական տարբերակը մեկ անգամ և թույլ տվեք գործակալներին մեջբերել այն, այլ ոչ թե > երկար հատվածներ տեղադրեք հուշումների մեջ: Մեջբերումներով վերցումը պատասխանները պահում է > ստուգելի, իսկ ձեր համատեքստը՝ փոքր: ## Հիմնավորված պատասխաններ և գործիքները Երկու գործիք բացում են գիտելիքի բազան գործակալի համար: | Գործիք | Ինչ է անում | |---|---| | `search_knowledge` | Վերցնում է համապատասխան հատվածներ և հիմնավորում պատասխանը մեջբերումներով: | | `deep_research` | Կատարում է բազմափուլ հետազոտության գործընթաց գիտելիքի բազայով և արտադրում մեջբերումներով հաշվետվություն: | Երկուսն էլ քայլում հասնում են որպես **գործիքի արդյունքներ**, երբեք ոչ որպես ներարկված հրահանգներ — նույն հակահուշարկման կարգապահությունը, որ կիրառվում է ամենուր AiHummer-ում: Պատասխանները կրում են **մեջբերումներ**, որպեսզի ընթերցողը կարողանա հետևել պնդմանը մինչև իր աղբյուրը: > [!NOTE] > `deep_research`-ը նախատեսված է իսկապես բազմափուլ հարցերի համար — այն ավելի շատ ժամանակ և > token է ծախսում, քան մեկ `search_knowledge` կանչը: Դիմեք դրան, երբ մեկ վերցումը > բավարար չէ: ## Գիտելիքի կոնեկտորներ Բացի ձեռքով ներմուծումից, գիտելիքը կարող է քաշվել արտաքին աղբյուրներից կոնեկտորների միջոցով, որոնք կառավարվում են `/v1/admin/knowledge/connectors/*` հասցեի ներքո: | Կոնեկտոր | Կարգավիճակ | |---|---| | **Google Drive** (Service Account) | Կենդանի | | **Microsoft Graph** | Իրականացված, **ոչ** կենդանի ապացուցված | > [!WARNING] > Microsoft Graph կոնեկտորն իրականացված է, սակայն չի վավերացվել կենդանի վարձակալի դեմ: Վերաբերվեք դրան որպես նախադիտում և ստուգեք այն ձեր միջավայրում նախքան > արտադրության մեջ դրա վրա հենվելը: > [!NOTE] > Notion-ի և Slack-ի գիտելիքի կոնեկտորները **հասանելի չեն** — դրանք չեղարկվել են: Մի պլանավորեք դրանց շուրջ: ## Վեկտորային պահեստ և ներդրումներ Լռելյայն, վերցումը կարող է աշխատել **հիշողության մեջ պահեստի վրա հեշ ներդրիչով**, ինչը բավարար է սկսելու համար: Արտադրության որակի իմաստային վերցման համար ուղղեք AiHummer-ին դեպի **իրական վեկտորային պահեստ և ներդրիչ**: ```bash AIHUMMER_QDRANT_URL=http://localhost:6333 AIHUMMER_EMBEDDER_URL=http://localhost:8081 ``` Երբ դրանք սահմանված են, ներմուծումը և `search_knowledge`-ը օգտագործում են արտաքին վեկտորային պահեստն ու ներդրիչը՝ հիշողության մեջ պահեստի փոխարեն: ## Ադմին API | Ռեսուրս | Նպատակ | |---|---| | `/v1/admin/knowledge` | Գիտելիքի բազայի կառավարում, ներառյալ ներմուծումը | | `/v1/admin/knowledge/connectors` | Կարգավորեք KB կոնեկտորները (Drive, MS Graph) | ## Ո՞ւր հաջորդիվ - Տեսեք `search_knowledge`-ը և `deep_research`-ը մյուս բոլոր գործիքների կողքին [Գործիքներ](/hy/v1.0/concepts/tools) և [գործիքների կատալոգ](/hy/v1.0/reference/tools-catalog) բաժիններում: - Ավելացրեք յուրաքանչյուր զրույցի համար երկարաժամկետ վերհիշում [Հիշողություն (Einstein)](/hy/v1.0/concepts/memory-einstein) բաժնի հետ: