Cunoștințe / RAG

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

**Cunoaștere** este modul în care AiHummer fundamentează răspunsurile în documentele tale, mai degrabă decât în datele de antrenament ale modelului. Tu încarci conținut, agentul preia pasajele relevante cu `search_knowledge` instrument, și răspunsurile revin **cu citări**. Pentru întrebările mai dificile, `deep_research` instrumentul efectuează o investigație în mai mulți pași și produce un raport citat. Cunoștințele sunt administrate sub `/v1/admin/knowledge/*` și `/v1/admin/knowledge/connectors/*`. ## Ingestia de conținut Poți inger **documente, PDF-uri și URL-uri** în baza de cunoștințe. Conținutul ingerat este indexat astfel încât poate fi recuperat în momentul răspunsului și atribuit sursei sale. > [!TIP] > Ingestați versiunea canonică a unui document o dată și lăsați agenții să o citeze, mai degrabă > decât să lipești pasaje lungi în prompturi. Recuperarea citată păstrează răspunsurile > verificabil și contextul tău mic. ## Răspunsuri fundamentate și instrumentele Două instrumente expun baza de cunoștințe unui agent: | Unealtă | Ce face | |---|---| | `search_knowledge` | Recuperează pasaje relevante și fundamentează răspunsul cu citări. | | `deep_research` | Execută un proces de cercetare în mai multe etape în întreaga bază de cunoștințe și produce un raport cu citări. | Amândoi ajung în viraj ca **rezultatele instrumentului**, niciodată ca instrucțiuni injectate — aceeași disciplină de injecție a promptului aplicată peste tot în AiHummer. Răspunsurile poartă **citate** astfel încât un cititor să poată urmări o afirmație până la sursa sa. > [!NOTE] > `deep_research` este pentru întrebări autentice în mai mulți pași — necesită mai mult timp și > tokeni decât unul singur `search_knowledge` apel. Întinde-te după el atunci când faci o recuperare > nu este suficient. ## Conectori de cunoștințe Dincolo de ingestia manuală, cunoștințele pot fi extrase din surse externe prin intermediul conectorilor gestionați sub `/v1/admin/knowledge/connectors/*`. Șapte conectori sunt disponibili; acreditările fiecăruia se află în seiful criptat de secrete, iar un programator de fundal rulează sincronizările: | Conector | Ce trage | |---|---| | **Google Drive** (`gdrive`) | Fișiere Google Drive printr-un cont de serviciu (JSON de acreditare). | | **Microsoft Graph** (`msgraph`) | Documente SharePoint / OneDrive printr-o aplicație Microsoft Graph. | | **Noțiune** (`notion`) | Pagini Notion printr-un token de integrare internă. | | **Slack** (`slack`) | Istoricul mesajelor din canalul Slack printr-un token API web (toate canalele sau o listă configurată). | | **S3** (`s3`) | Obiecte dintr-un bucket compatibil S3 (AWS S3, GCS în modul S3, MinIO etc.), opțional sub un prefix. | | **SQL** (`db`) | Rânduri ale unei interogări SQL doar în citire împotriva unei baze de date, preluate ca documente. | | **Confluență** (`confluence`) | Pagini Confluence Cloud (autentificare de bază cu un token API Atlassian), opțional restricționate la un singur spațiu. | Separat, o singură dată **Export Slack** importă un fișier ZIP de export al spațiului de lucru încărcat manual — fără secret stocat și fără programare. > [!WARNING] > Conectorul Google Drive este testat în condiții reale; celelalte sunt implementate și > acoperit de teste, dar verifică-le față de propriile tale date înainte de a te baza pe ele > în producție. ## Magazin de vectori și încorporări Implicit, recuperarea poate rula pe un **magazin în memorie cu un încorporator de hash**, ceea ce este suficient pentru a începe. Pentru recuperarea semantică de calitate profesională, îndreptați AiHummer către un **magazin real de vectori și incorporator**: ```bash AIHUMMER_QDRANT_URL=http://localhost:6333 AIHUMMER_EMBEDDER_URL=http://localhost:8081 ``` Când acestea sunt setate, ingestia și `search_knowledge` folosește magazinul de vectori extern și încorporatorul în locul soluției de rezervă în memorie. > [!NOTE] > Încapsulatorul semantic este **participare opțională, nu implicită**: programul de instalare nativ pentru gazdă > previziuni doar atunci când treci `--with-embedder` (Ollama cu o lumină > model multilingv; apoi indică `AIHUMMER_EMBEDDER_URL` la > `http://127.0.0.1:11434/api/embeddings`). Fără un embedder, recuperarea funcționează > pe revenirea lexicală. ## API de administrare | Resursă | Scop | |---|---| | `/v1/admin/knowledge` | Gestionarea bazei de cunoștințe, inclusiv ingestia | | `/v1/admin/knowledge/connectors` | Configurează conectorii KB (Drive, Graph, Notion, Slack, S3, SQL, Confluence) | ## Unde următor? - Vede `search_knowledge` și `deep_research` alături de fiecare alt instrument din [Unelte](/ro/v1.0/concepts/tools) și [catalog de unelte](/ro/v1.0/reference/tools-catalog). - Adaugă memorarea pe termen lung per conversație cu [Memorie (Einstein)](/ro/v1.0/concepts/memory-einstein).