Білім қоры — агенттер жауап бергенде фактілерді алатын құжаттар қоймасы
(RAG, retrieval-augmented generation). Сіз компания материалдарын жүктейсіз,
AiHummer мәтінді бөліп алады, оны бөлшектерге (chunk) бөліп индекстейді; содан
кейін агент қажетті бөлшектерді тауып, солардан жауап береді.
Нені жүктеуге болады
Мазмұнды қосудың үш жолы бар:
+ Файл — бір немесе бірнеше файлды таңдаңыз. Қолдау көрсетіледі: PDF, Word (.docx), Excel
(.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf; әр файлдың шегі — 20 MiB. Сервер
мәтінді бөліп алады және әр файл бойынша шығарылған бөлшектердің санын хабарлайды.
+ Мәтін — мәтінді тікелей енгізіңіз: тақырып, дереккөз және мазмұн.
+ URL — сілтемені көрсетіңіз; беттің мазмұны алынады.
Тізім
Әрбір құжатта оның тақырыбы/дереккөзі, бөлшектер саны және қосылған уақыты
көрсетіледі. Аты немесе күні бойынша іздеу мен сұрыптау, сондай-ақ тақырыпта
бөлшектердің жалпы санағышы бар.
Оны қалай пайдалану керек
Құжаттарды жүктеңіз (таза, құрылымды мәтін жақсы жұмыс істейді).
Бөлшектер саны нөлден өзге екенін тексеріңіз — бұл мәтіннің бөлініп алынғанын білдіреді.
Агентке білім қорын пайдалануға рұқсат берілгеніне (capabilities бөлімі)
және таңдалған ендіргіш (embedder) сіздің
тіліңізге сай келетініне көз жеткізіңіз.
Баптау
Мәтінді бөліп алу, ендіру және бөлшек өлшемінің параметрлері RAG қозғалтқышына
тиесілі — Білім және RAG бөлімін қараңыз. Әдепкі
ендіру моделі көптілді; үлкен көлемдер үшін оны GPU-ға көшіруге болады.
Кеңестер
Үлкен құжаттарды мағынасы бойынша бөліңіз — іздеу солай дәлірек болады.
Мағыналы “дереккөз” беріңіз: бұл адамдарға да, агентке де фактінің қайдан
келгенін көрсетуге көмектеседі.
Әрі қарай
Білім және RAG — семантикалық іздеу қалай жұмыс істейді.
Einstein жады — фактілер құжаттардан немен ерекшеленеді.
Агенттер — білімді пайдалануды қайдан қосуға болады.
**Білім қоры** — агенттер жауап бергенде фактілерді алатын құжаттар қоймасы
(RAG, retrieval-augmented generation). Сіз компания материалдарын жүктейсіз,
AiHummer мәтінді бөліп алады, оны бөлшектерге (chunk) бөліп индекстейді; содан
кейін агент қажетті бөлшектерді тауып, солардан жауап береді.
## Нені жүктеуге болады
Мазмұнды қосудың үш жолы бар:
- **+ Файл** — бір немесе бірнеше файлды таңдаңыз. Қолдау көрсетіледі: **PDF, Word (.docx), Excel
(.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf**; әр файлдың шегі — 20 MiB. Сервер
мәтінді бөліп алады және әр файл бойынша шығарылған бөлшектердің санын хабарлайды.
- **+ Мәтін** — мәтінді тікелей енгізіңіз: тақырып, дереккөз және мазмұн.
- **+ URL** — сілтемені көрсетіңіз; беттің мазмұны алынады.
## Тізім
Әрбір құжатта оның тақырыбы/дереккөзі, бөлшектер саны және қосылған уақыты
көрсетіледі. Аты немесе күні бойынша іздеу мен сұрыптау, сондай-ақ тақырыпта
бөлшектердің жалпы санағышы бар.
## Оны қалай пайдалану керек
1. Құжаттарды жүктеңіз (таза, құрылымды мәтін жақсы жұмыс істейді).
2. Бөлшектер саны нөлден өзге екенін тексеріңіз — бұл мәтіннің бөлініп алынғанын білдіреді.
3. Агентке білім қорын пайдалануға рұқсат берілгеніне (`capabilities` бөлімі)
және таңдалған [ендіргіш (embedder)](/kk/v1.0/concepts/knowledge-rag) сіздің
тіліңізге сай келетініне көз жеткізіңіз.
## Баптау
Мәтінді бөліп алу, ендіру және бөлшек өлшемінің параметрлері RAG қозғалтқышына
тиесілі — [Білім және RAG](/kk/v1.0/concepts/knowledge-rag) бөлімін қараңыз. Әдепкі
ендіру моделі көптілді; үлкен көлемдер үшін оны GPU-ға көшіруге болады.
## Кеңестер
- Үлкен құжаттарды мағынасы бойынша бөліңіз — іздеу солай дәлірек болады.
- Мағыналы "дереккөз" беріңіз: бұл адамдарға да, агентке де фактінің қайдан
келгенін көрсетуге көмектеседі.
## Әрі қарай
- [Білім және RAG](/kk/v1.0/concepts/knowledge-rag) — семантикалық іздеу қалай жұмыс істейді.
- [Einstein жады](/kk/v1.0/webui/memory) — фактілер құжаттардан немен ерекшеленеді.
- [Агенттер](/kk/v1.0/webui/agents) — білімді пайдалануды қайдан қосуға болады.
