Bază de cunoștințe este un depozit de documente din care agenții extrag faptele atunci când răspund (RAG, generare augmentată prin recuperare). Încarci materialul companiei, AiHummer extrage textul, îl împarte în fragmente și îl indexează; apoi agentul găsește fragmentele relevante și răspunde pornind de la ele.
Ce poți încărca
Trei moduri de a adăuga conținut:
+ Fișier — alegeți unul sau mai multe fișiere. Suportat: PDF, Word (.docx), Excel
(.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf; limita este de 20 MiB pe fișier. Serverul extrage
text și raportează numărul de fragmente produse pentru fiecare fișier.
+ Text — lipiți textul direct: titlu, sursă și corp.
+ URL — indică un link; conținutul paginii este preluat.
Lista
Fiecare document arată titlul/sursa sa, numărul de fragmente și timpul adăugat. Există funcții de căutare și sortare după nume sau dată și un contor total de fragmente în antet.
Cum să-l folosești
Încarcă documente (textul curat și structurat funcționează cel mai bine).
Verificați că numărul de segmente nu este zero — asta înseamnă că textul a fost extras.
Asigură-te că agentul are permisiunea de a folosi cunoștințe (capabilities secțiune)
și că cel ales încorporator Îți potriveste
limbă.
Configurare
Setările pentru extragere, încorporare și dimensiunea fragmentului aparțin motorului RAG — vezi Cunoștințe & RAG. Modelul de încorporare implicit este multilingv; pentru volume mari poate fi mutat pe un GPU.
Sfaturi
Împarte documentele mari în funcție de semnificație — astfel recuperarea este mai precisă.
Oferiți un „sursa” semnificativă: ajută atât oamenii, cât și agentul să citeze de unde provine un fapt
a venit de la.
Agenți — unde să activezi utilizarea cunoștințelor.
**Bază de cunoștințe** este un depozit de documente din care agenții extrag faptele atunci când răspund (RAG, generare augmentată prin recuperare). Încarci materialul companiei, AiHummer extrage textul, îl împarte în fragmente și îl indexează; apoi agentul găsește fragmentele relevante și răspunde pornind de la ele.
## Ce poți încărca
Trei moduri de a adăuga conținut:
- **+ Fișier** — alegeți unul sau mai multe fișiere. Suportat: **PDF, Word (.docx), Excel
(.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf**; limita este de 20 MiB pe fișier. Serverul extrage
text și raportează numărul de fragmente produse pentru fiecare fișier.
- **+ Text** — lipiți textul direct: titlu, sursă și corp.
- **+ URL** — indică un link; conținutul paginii este preluat.
## Lista
Fiecare document arată titlul/sursa sa, numărul de fragmente și timpul adăugat. Există funcții de căutare și sortare după nume sau dată și un contor total de fragmente în antet.
## Cum să-l folosești
1. Încarcă documente (textul curat și structurat funcționează cel mai bine).
2. Verificați că numărul de segmente nu este zero — asta înseamnă că textul a fost extras.
3. Asigură-te că agentul are permisiunea de a folosi cunoștințe (`capabilities` secțiune)
și că cel ales [încorporator](/ro/v1.0/concepts/knowledge-rag) Îți potriveste
limbă.
## Configurare
Setările pentru extragere, încorporare și dimensiunea fragmentului aparțin motorului RAG — vezi [Cunoștințe & RAG](/ro/v1.0/concepts/knowledge-rag). Modelul de încorporare implicit este multilingv; pentru volume mari poate fi mutat pe un GPU.
## Sfaturi
- Împarte documentele mari în funcție de semnificație — astfel recuperarea este mai precisă.
- Oferiți un „sursa” semnificativă: ajută atât oamenii, cât și agentul să citeze de unde provine un fapt
a venit de la.
## Următorul
- [Cunoștințe & RAG](/ro/v1.0/concepts/knowledge-rag) — cum funcționează căutarea semantică.
- [Memoria lui Einstein](/ro/v1.0/webui/memory) — cum diferă faptele de documente.
- [Agenți](/ro/v1.0/webui/agents) — unde să activezi utilizarea cunoștințelor.
