Tas Zināšanu bāze ir dokumentu krātuve, no kuras aģenti iegūst faktus, atbildot (RAG, izgūšanas pastiprināta ģenerēšana). Jūs augšupielādējat uzņēmuma materiālus, AiHummer izvelk tekstu, sadala to gabalos un indeksē; pēc tam aģents atrod atbilstošos gabalus un atbild no tiem.
Ko jūs varat augšupielādēt
Trīs veidi, kā pievienot saturu:
+ Fails — izvēlieties vienu vai vairākus failus. Atbalstīti: PDF, Word (.docx), Excel
(.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf; ierobežojums ir 20 MiB uz failu. Serveris izvelk
teksts un ziņo par ražoto daļu skaitu katrā failā.
+ Teksts — ielīmējiet tekstu tieši: virsraksts, avots un saturs.
+ URL — norādiet uz saiti; lapas saturs tiek izgūts.
Saraksts
Katrs dokuments rāda tā nosaukumu/avotu, daļu skaitu un pievienošanas laiku. Ir meklēšana un kārtošana pēc nosaukuma vai datuma, un galvenē ir kopējais daļu skaitītājs.
Kā to izmantot
Augšupielādējiet dokumentus (labāk darbojas tīrs, strukturēts teksts).
Pārliecinieties, ka bloku skaits nav nulle — tas nozīmē, ka teksts tika izgūts.
Pārliecinieties, ka aģentam ir atļauts izmantot zināšanas ( capabilities nodaļa)
un tas, ka izvēlētais iegultājs piestāv jūsu
valoda.
Konfigurācija
Ekstrakcijas, iegulšanas un fragmenta lieluma iestatījumi pieder RAG dzinējam — skatīt Zināšanas un RAG. Noklusējuma iegulto modelis ir daudzvalodu; lieliem datu apjomiem to var pārvietot uz GPU.
Padoms
Sadaliet lielus dokumentus pēc nozīmes — atsaukšana tādā veidā ir precīzāka.
Dodiet nozīmīgu “avotu”: tas palīdz gan cilvēkiem, gan aģentam atsaukties uz to, kur iegūta informācija
nācis no.
Tas **Zināšanu bāze** ir dokumentu krātuve, no kuras aģenti iegūst faktus, atbildot (RAG, izgūšanas pastiprināta ģenerēšana). Jūs augšupielādējat uzņēmuma materiālus, AiHummer izvelk tekstu, sadala to gabalos un indeksē; pēc tam aģents atrod atbilstošos gabalus un atbild no tiem.
## Ko jūs varat augšupielādēt
Trīs veidi, kā pievienot saturu:
- **+ Fails** — izvēlieties vienu vai vairākus failus. Atbalstīti: **PDF, Word (.docx), Excel
(.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf**; ierobežojums ir 20 MiB uz failu. Serveris izvelk
teksts un ziņo par ražoto daļu skaitu katrā failā.
- **+ Teksts** — ielīmējiet tekstu tieši: virsraksts, avots un saturs.
- **+ URL** — norādiet uz saiti; lapas saturs tiek izgūts.
## Saraksts
Katrs dokuments rāda tā nosaukumu/avotu, daļu skaitu un pievienošanas laiku. Ir meklēšana un kārtošana pēc nosaukuma vai datuma, un galvenē ir kopējais daļu skaitītājs.
## Kā to izmantot
1. Augšupielādējiet dokumentus (labāk darbojas tīrs, strukturēts teksts).
2. Pārliecinieties, ka bloku skaits nav nulle — tas nozīmē, ka teksts tika izgūts.
3. Pārliecinieties, ka aģentam ir atļauts izmantot zināšanas ( `capabilities` nodaļa)
un tas, ka izvēlētais [iegultājs](/lv/v1.0/concepts/knowledge-rag) piestāv jūsu
valoda.
## Konfigurācija
Ekstrakcijas, iegulšanas un fragmenta lieluma iestatījumi pieder RAG dzinējam — skatīt [Zināšanas un RAG](/lv/v1.0/concepts/knowledge-rag). Noklusējuma iegulto modelis ir daudzvalodu; lieliem datu apjomiem to var pārvietot uz GPU.
## Padoms
- Sadaliet lielus dokumentus pēc nozīmes — atsaukšana tādā veidā ir precīzāka.
- Dodiet nozīmīgu "avotu": tas palīdz gan cilvēkiem, gan aģentam atsaukties uz to, kur iegūta informācija
nācis no.
## Nākamais
- [Zināšanas un RAG](/lv/v1.0/concepts/knowledge-rag) — kā darbojas semantiskā meklēšana.
- [Einšteina atmiņa](/lv/v1.0/webui/memory) — kā fakti atšķiras no dokumentiem.
- [Aģents](/lv/v1.0/webui/agents) — kur iespējot zināšanu izmantošanu.
