Білім / RAG

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

**Білім** — AiHummer-дің жауаптарды модельдің оқу деректерінің орнына сіздің құжаттарыңызда негіздеу тәсілі. Сіз мазмұнды ингесттейсіз, агент `search_knowledge` құралымен тиісті үзінділерді шығарып алады, ал жауаптар **дәйексөздермен** қайтады. Қиынырақ сұрақтар үшін `deep_research` құралы көп-қадамды тергеу жүргізеді әрі дәйексөзделген есеп шығарады. Білім `/v1/admin/knowledge/*` және `/v1/admin/knowledge/connectors/*` астында басқарылады. ## Мазмұнды ингесттеу Сіз білім қорына **құжаттарды, PDF-терді және URL-дерді** ингесттей аласыз. Ингесттелген мазмұн индекстеледі, сондықтан оны жауап беру кезінде шығарып алуға және дереккөзіне атрибуциялауға болады. > [!TIP] > Ұзын үзінділерді промптарға жапсырудың орнына құжаттың канондық нұсқасын бір > рет ингесттеп, агенттерге оны дәйексөзге келтіруге мүмкіндік беріңіз. > Дәйексөзделген шығару жауаптарды тексерілетін, ал контекстіңізді шағын > ұстайды. ## Негізделген жауаптар және құралдар Екі құрал агентке білім қорын ашады: | Құрал | Не істейді | |---|---| | `search_knowledge` | Тиісті үзінділерді шығарып алады әрі жауапты дәйексөздермен негіздейді. | | `deep_research` | Білім қоры бойынша көп-қадамды зерттеу процесін орындайды әрі дәйексөзделген есеп шығарады. | Екеуі де раундқа **құрал нәтижелері** ретінде келеді, ешқашан енгізілген нұсқаулар ретінде емес — AiHummer-де барлық жерде қолданылатын дәл сол промпт-инъекциядан қорғану тәртібі. Жауаптар **дәйексөздерді** алып жүреді, сондықтан оқырман тұжырымды оның дереккөзіне дейін бақылай алады. > [!NOTE] > `deep_research` шынайы көп-қадамды сұрақтарға арналған — ол жалғыз > `search_knowledge` шақыруынан көбірек уақыт пен токендерге шығындалады. > Бір шығару жеткіліксіз болғанда оған жүгініңіз. ## Білім коннекторлары Қолмен ингесттеуден басқа, білімді `/v1/admin/knowledge/connectors/*` астында басқарылатын коннекторлар арқылы сыртқы дереккөздерден тартып алуға болады: | Коннектор | Күйі | |---|---| | **Google Drive** (Service Account) | Жұмыс істеуде | | **Microsoft Graph** | Іске асырылған, тірі дәлелденбеген | > [!WARNING] > Microsoft Graph коннекторы іске асырылған, бірақ тірі жалгерге қарсы > расталмаған. Оны алдын ала қарау ретінде қарастырыңыз әрі өндірісте оған > сүйенбес бұрын ортаңызда тексеріңіз. > [!NOTE] > Notion және Slack білім коннекторлары қолжетімді **емес** — олар алынып > тасталды. Оларды жоспарға кіргізбеңіз. ## Векторлық қойма және эмбеддингтер Әдепкі бойынша шығару **хеш-эмбеддермен жадтағы қоймада** жұмыс істей алады, бұл бастау үшін жеткілікті. Өндірістік сападағы семантикалық шығару үшін AiHummer-ді **нақты векторлық қойма мен эмбеддерге** бағыттаңыз: ```bash AIHUMMER_QDRANT_URL=http://localhost:6333 AIHUMMER_EMBEDDER_URL=http://localhost:8081 ``` Бұлар орнатылғанда, ингесттеу мен `search_knowledge` жадтағы қалпына келтірудің орнына сыртқы векторлық қойма мен эмбеддерді пайдаланады. ## Админ API | Ресурс | Мақсаты | |---|---| | `/v1/admin/knowledge` | Білім қорын басқару, ингесттеуді қоса | | `/v1/admin/knowledge/connectors` | KB коннекторларын баптау (Drive, MS Graph) | ## Әрі қарай қайда - `search_knowledge` мен `deep_research`-ті барлық басқа құралмен қатар [Құралдар](/kk/v1.0/concepts/tools) және [құралдар каталогы](/kk/v1.0/reference/tools-catalog) бөлімінде қараңыз. - Сөйлесу бойынша ұзақ мерзімді есте сақтауды [Жад (Einstein)](/kk/v1.0/concepts/memory-einstein) арқылы қосыңыз.