AiHummer
Հայերեն
ՄուտքԱնձնական գրասենյակ
v1.2.x
{ }Swagger

Գիտելիքներ / RAG

v1.2.x · թարմացվել է 2026-07-05

Գիտելիք սա այն է, թե ինչպես AiHummer-ը հիմնավորում է պատասխանները ձեր փաստաթղթերի վրա, ոչ թե մոդելի ուսուցման տվյալների վրա: Դուք բեռնում եք բովանդակությունը, գործակալը հանում է համապատասխան հատվածները search_knowledge գործիք, և պատասխանները վերադարձվում են հեղինակավորված մեջբերումներով. Ապահովելու համար ավելի բարդ հարցերի, deep_research գործիքը անցկացնում է բազմաստիճան հետաքննություն և կազմում է զեկույց հղումներով։ Գիտելիքները կառավարում են կարգի մեջ /v1/admin/knowledge/* և /v1/admin/knowledge/connectors/*.

Բովանդակության յուրացում

Դուք կարող եք կլանել փաստաթղթեր, PDF-ֆայլեր և URL հասցեներ քանի որ տվյալների բազա: Ներմուծված բովանդակությունը ինդեքսավորվում է, որպեսզի այն հնարավոր լինի հանել պատասխանման ժամանակ և համեմատել նրա աղբյուրի հետ:

[!TIP] Ընդունեք փաստաթղթի կանոնական տարբերակը մեկ անգամ և թույլ տրվեք գործակալներին այն մեջբերել դրա փոխարեն վատ չէ երկար հատվածները ներդնել հուշումներում։ Հիմնակնարված որոնումը պահպանում է պատասխանները ստուգվող և ձեր համատեքստը փոքր է։

Հիմնավորված պատասխաններ և գործիքներ

Երկու գործիքներ ապահովում են գործակալի համար գիտելիքների հիմքը։

Գործիք Ի՞նչ է սա անում
search_knowledge Հանում է համապատասխան հատվածները և հիմնավորում պատասխանն օգտագործելով հղումներ։
deep_research Կատարում է բազմաստիճան հետազոտական գործընթաց գիտելիքների բազայի վրա և կազմում է զեկույց հղումներով։

Երկուսն էլ գալիս են բախմանկյան մոտ ինչպես գործիքի արդյունքներ, երբեք որպես ներդրված հրահանգներ՝ նույն կարգապահությունն օգտագործվում է հուշումների ներդրման համար AiHummer-ում: Պատասխանները կրում են տողեր այնպես որ ընթերցողը կարող է հետապնդել հայտարարությունը դրա աղբյուրին։

[!NOTE] deep_research հատկացված է իրականում բազմակի փուլերի հարցերի համար — սա ավելի շատ ժամանակ է պահանջում և թոկենների, քան մեկը search_knowledge զանգ. Ընպնձեք այն մեկ հանման ընթացքում ոչ բավարար է։

Ընդհանուր գիտելիքներ

Բացի ձեռքով մուտքից, գիտելիքները կարող են դուրս քաշվել արտաքին աղբյուրներից՝ հավելվածների միջոցով, որոնք ղեկավարման ներքո են /v1/admin/knowledge/connectors/*Հասանելի է յոթ միացում; յուրաքանչյուրի մուտքանուններն ու գաղտնաբառերը պահվում են ֆայլավորված գաղտնիքների պահոցում, իսկ ֆոնային պլանավորիչը իրականացնում է համաժամացում։

Միակցիչ Ի՞նչ է նա ձգում
Google Քարտեզ (gdrive) Google Drive ֆայլերը ծառայության հաշվի (JSON հավատարմագրերի) միջոցով։
Microsoft Graph (msgraph) SharePoint / OneDrive փաստաթղթեր Microsoft Graph հավելվածի միջոցով։
Գաղափար (notion) Notion-ի էջերը ներքին ինտեգրացիոն տողով։
Սլաք (slack) Slack ալիքի հաղորդագրությունների պատմություն Web API տոկենի միջոցով (բոլոր ալիքները կամ կազմված ցուցակը)։
S3 (s3) Դատարկներ, որոնք համատեղելի են S3 պահոցների հետ (AWS S3, GCS S3 ռեժիմում, MinIO և այլն), անհրաժեշտության դեպքում նշված նախադասաչափով։
SQL (db) SQL հարցումների տողերն օգտագործման համար միայն կարդալու նշվում են որպես փաստաթղթեր։
Կոնֆլուենս (confluence) Confluence Cloud էջեր (Հիմնական հաստատում Atlassian API տոկենի միջոցով), ցանկության դեպքում սահմանափակված մեկ տարածքով։

Այլապես, մեկանգամյա Slack-ի արտահանում ներմուծում է ձեռքով վերբեռնված աշխատանքային տարածքի արտահանման ZIP ֆայլը՝ առանց պահպանված գաղտնիքի և առանց ժամանակացույցի:

[!WARNING] Google Drive-իկոննեկտորը աշխատանքի մեջ փորձված է; մյուսները իրականացված են և պարփակված է թեստերով, բայց ստուգեք դրանք ձեր տվյալների վրա, նախկինաբար վստահելուց առաջ արտադրության մեջ:

Վեկտորային պահոց և ներդրումներ

Միտումնավոր, հանումը կարող է կատարվել հիշողության մեջ պահարանը զանգվածված հեշով, ինչը բավական է սկսելու համար: Արդյունաբերական որակի սեմանտիկ որոնման համար նշեք AiHummer-ին իրական վեկտորային պահոց և ներդիր:

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

Երբ դրանք տեղադրված են, յուրացումը և search_knowledge օգտագործեք վեկտորների արտաքյա պահոցն ու փոխարկիչը փոխարենը եկանակալի կրկնօրինակի մուտքային հիշողությունում։

[!NOTE] Սեմանտիկ ներդրողը հանդիսանում է ընտրություն ցանկությամբ, ոչպետական ընտրությամբ: հյուրընկալողի համար տեղադրիչ նախատեսվում է միայն այն ժամանակ, երբ դուք անցնում եք --with-embedder (Օլլամա թեթև բազմալեզվային մոդել; այնուհետև այն ցույց է տալիս AIHUMMER_EMBEDDER_URL ում http://127.0.0.1:11434/api/embeddings). Ներմուծված մոդուլ չի լինելու, կատարվում է հանությունը լեքսիկական բառապաշարի վրա։

Ադմինիստրատիվ API

Ռեսուրս Նպատակ
/v1/admin/knowledge Գիտելիքների բազայի կառավարումը, ներառյալ ներմուծումը
/v1/admin/knowledge/connectors Կազմակերպել KB միացուցիչները (Drive, Graph, Notion, Slack, S3, SQL, Confluence)

Որտեղից հետո