Cunoștințe / RAG

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

**Cunoștințele** sunt modul în care AiHummer fundamentează răspunsurile în documentele tale, mai degrabă decât în datele de antrenare ale modelului. Ingerezi conținut, agentul recuperează pasajele relevante cu instrumentul `search_knowledge`, iar răspunsurile vin înapoi **cu citări**. Pentru întrebări mai dificile, instrumentul `deep_research` rulează o investigație în mai mulți pași și produce un raport cu citări. Cunoștințele sunt administrate sub `/v1/admin/knowledge/*` și `/v1/admin/knowledge/connectors/*`. ## Ingerarea conținutului Poți ingera **documente, PDF-uri și URL-uri** în baza de cunoștințe. Conținutul ingerat este indexat astfel încât să poată fi recuperat la momentul răspunsului și atribuit înapoi sursei sale. > [!TIP] > Ingerează o singură dată versiunea canonică a unui document și lasă agenții să-l citeze, mai degrabă > decât să lipești pasaje lungi în prompturi. Recuperarea cu citări menține răspunsurile > verificabile și contextul tău mic. ## Răspunsuri fundamentate și instrumentele Două instrumente expun baza de cunoștințe unui agent: | Tool | What it does | |---|---| | `search_knowledge` | Recuperează pasaje relevante și fundamentează răspunsul cu citări. | | `deep_research` | Rulează un proces de cercetare în mai mulți pași prin baza de cunoștințe și produce un raport cu citări. | Ambele ajung în tur ca **rezultate de instrument**, niciodată ca instrucțiuni injectate — aceeași disciplină împotriva injecției de prompt aplicată peste tot în AiHummer. Răspunsurile poartă **citări** astfel încât un cititor să poată urmări o afirmație înapoi la sursa ei. > [!NOTE] > `deep_research` este pentru întrebări autentice în mai mulți pași — costă mai mult timp și > tokeni decât un singur apel `search_knowledge`. Apelează la el când o singură recuperare > nu este suficientă. ## Conectori de cunoștințe Dincolo de ingerarea manuală, cunoștințele pot fi extrase din surse externe prin conectori gestionați sub `/v1/admin/knowledge/connectors/*`: | Connector | Status | |---|---| | **Google Drive** (Service Account) | Live | | **Microsoft Graph** | Implementat, **ne**dovedit în mediu live | > [!WARNING] > Conectorul Microsoft Graph este implementat, dar nu a fost validat față de > un tenant live. Tratează-l ca preview și verifică-l în mediul tău înainte de > a te baza pe el în producție. > [!NOTE] > Conectorii de cunoștințe Notion și Slack **nu** sunt disponibili — au fost > abandonați. Nu planifica în jurul lor. ## Vector store și embeddings În mod implicit, recuperarea poate rula pe un **store în memorie cu un hash embedder**, ceea ce este suficient pentru a începe. Pentru recuperare semantică de calitate de producție, îndreaptă AiHummer către un **vector store și embedder real**: ```bash AIHUMMER_QDRANT_URL=http://localhost:6333 AIHUMMER_EMBEDDER_URL=http://localhost:8081 ``` Când acestea sunt setate, ingerarea și `search_knowledge` folosesc vector store-ul și embedder-ul extern în loc de fallback-ul în memorie. ## API de administrare | Resource | Purpose | |---|---| | `/v1/admin/knowledge` | Gestionarea bazei de cunoștințe, inclusiv ingerare | | `/v1/admin/knowledge/connectors` | Configurează conectorii KB (Drive, MS Graph) | ## Unde mergi mai departe - Vezi `search_knowledge` și `deep_research` alături de orice alt instrument în [Instrumente](/en/v1.0/concepts/tools) și [catalogul de instrumente](/en/v1.0/reference/tools-catalog). - Adaugă reapelare pe termen lung per conversație cu [Memorie (Einstein)](/en/v1.0/concepts/memory-einstein).