Գիտելիքների բազա

v1.0.x · թարմացվել է 2026-07-08

Այս Գիտելիքների բազա կայան փաստաթղթերի, որոնցից գործակիցները վերցնում են փաստերը պատասխան տալու ժամանակ (RAG, որոնմամբ ուժեղացված ստեղծում): Դուք վերբեռնում եք ընկերության նյութը, AiHummer-ը հանում է տեքստը, բաժանում այն մասերի և վանդակավորում; այնուհետև գործակիցը գտնում է համապատասխան հատվածներ և դրանցից պատասխաններ։

Ինչ կարող եք բեռնել

Երեք միջոց զեկույց ավելացնելու համար՝

+ Ֆայլ — ընտրեք մեկ կամ մի քանի ֆայլեր։ Աջակցվում են՝ PDF, Word (.docx), Excel (.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf; սահմանը կազմում է 20 ՄԲ ֆայլի համար: Սերվերը տանում է տեքստը և հայտնում է յուրաքանչյուր ֆայլի համար ստեղծված հատվածների քանակը։
+ Տեքստ — մտցրեք տեքստը անմիջապես՝ վերնագիր, աղբյուր և հիմնական տեքստ։
+ URL — նշեք հղումը; էջի բովանդակությունը բեռնվում է:

Ցուցակ

Յուրաքանչյուր փաստաթուղթ ցուցադրում է իր վերնագիրը/ աղբյուրը, մասերի քանակը և ավելացման ժամանակը: Կան որոնման և տեսակավորման հնարավորություններ՝ ըստ անվան կամ ամսաթվի, ինչպես նաև ընդհանուր մասերի հաշվիչը վերնագրում:

Ինչպես օգտվել դրանից

Բեռնեք փաստաթղթեր (լավագույն աշխատանքը տալիս են մաքուր, կառուցվածքային տեքստերը):
Հաստատեք, որ հատվածների քանակը հավասար չէ զրոյի — սա նշանակում է, որ տեքստը դուրս է բերվել։
Համոզվեք, որ գործակալին թույլատրված է օգտագործել գիտելիքները (capabilities բաժին) և ընտրված ներստեղադրող համապատասխանում է քեզ լեզու։

Կոնֆիգուրացիա

Հատուցումների, ներմուծման և կտորի չափի կարգավորումները վերաբերում են RAG շարժիչին — տես: Գիտելիքներ և RAG. Նմանակավորման ստանդարտ մոդելը բազմալեզու է; մեծ ծավալների դեպքում կարելի է այն տեղափոխել GPU:

Խորհրդատվություններ

Բաժանեք մեծ փաստաթղթերը ըստ իմաստի՝ այդպես որոնումը ավելի ճշգրիտ կլինի։
Ցուցադրեք նշանակալի «աղբյուրը». սա օգնում է ինչպես մարդկանց, այնպես էլ գործակալին նշել, թե որտեղից է վերցվել փաստը եկած է՝ դեռեւս

Հաջորդ

Գիտելիքներ և RAG — ինչպես է աշխատում բովանդակային որոնումը.
Աայնշտեյնի հիշողությունը — ինչով փաստերը տարբերվում են փաստաթղթերից:
Գործակալներ — որտե՞ղ ակտիվացնել գիտելիքների օգտագործումը։