Билим базасы

Бул **Билим базасы** бул агенттер жооп бергенде факттарды тартып алган документтердин дүкөнү (RAG, retrieval-augmented generation). Сиз компаниянын материалын жүктөсөңүз, AiHummer текстти чыгарып, аны бөлүктөргө бөлүп, индекстеет; андан кийин агент тиешелүү бөлүктөрдү таап, алардын негизинде жооп берет. ## Эмне жүктөй аласыз Мазмун кошуунун үч жолу: - **+ Файл** — бир же бир нече файлды тандаңыз. Колдоого алынат: **PDF, Word (.docx), Excel (.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf**; файл сайын чектөө 20 МиБ. Сервер чыгарат текст жана файл боюнча өндүрүлгөн бөлүктөрдүн санын отчет берет. - **+ Текст** — текстти түз эле чаптаңыз: аталышы, булагы жана негизги бөлүгү. - **+ URL** — шилтемеге курсорду коюңуз; баракчаның мазмуну алынат. ## Тизмеси Ар бир документ анын аталышын/баштын булагын, бөлүк санын жана кошулган убактысын көрсөтөт. Ыкчам издөө жана аталыш же дата боюнча сорттоо бар, жана башында жалпы бөлүк санагы көрсөтүлгөн. ## Аны кантип колдонуу керек 1. Документтерди жүктөө (таза, структураланган текст эң жакшы иштейт). 2. Массивдеги бөлүк санын нөл эмес экенин текшериңиз — бул текст чыгарылганын билдирет. 3. Агенттин билимди колдонууга уруксат алганына көз жеткір `capabilities` бөлүм) жана тандалган [тогузчу](/ky/v1.0/concepts/knowledge-rag) сизге туура келет тил. ## Конфигурация Чыгаруу, орнотуу жана бөлүкчөлөрдүн өлчөмүн жөндөө RAG кыймылдаткычына тиешелүү — караңыз [Билүү & RAG](/ky/v1.0/concepts/knowledge-rag). Демейки эмбеддинг модели көп тилдүү; ири көлөмдө аны GPUга которууга болот. ## Кеңештер - Чоң документтерди маанисине жараша бөлүңүз — маалыматты табуу ушундайча так болот. - Маанилүү «булак» бериңиз: ал факт качан пайда болгонун адамдарга жана агентке көрсөтүүгө жардам берет келген. ## Кийинки - [Билүү & RAG](/ky/v1.0/concepts/knowledge-rag) — семантикалык издөө кандай иштээри. - [Эйнштейндин эси](/ky/v1.0/webui/memory) — фактылар документтерден кандайча айырмаланат. - [Агенттер](/ky/v1.0/webui/agents) — кайда билим колдонууну активдештирүү.