Zināšanas ir tas, kā AiHummer pamato atbildes jūsu dokumentos, nevis modeļa apmācības datos. Jūs ievadāt saturu, aģents atgriež attiecīgos fragmentus ar search_knowledge rīks, un atbildes atgriežas ar atsaucēm. Sarežģītākiem jautājumiem, deep_research rīks veic vairāku posmu izmeklēšanu un sagatavo atsaucēm bagātu pārskatu. Zināšanas tiek pārvaldītas saskaņā ar /v1/admin/knowledge/* un /v1/admin/knowledge/connectors/*.
Satura uzņemšana
Jūs varat uzņemt dokumenti, PDF faili un URL zināšanu bāzē. Uzņemtais saturs tiek indeksēts, lai to varētu izgūt atbildes sniegšanas laikā un piešķirt atsauci uz avotu.
[!TIP]
Vienu reizi ieēdiet dokumenta kanonisko versiju un ļaujiet aģentiem to citēt, drīzāk
nevis ielīmēt garus tekstus norādījumos. Atsaucumu izgūšana saglabā atbildes
pārbaudāms un jūsu konteksts neliels.
Pamatoti atbildes un rīki
Divi rīki pakļauj zināšanu bāzi aģentam:
Rīks
Ko tas dara
search_knowledge
Iegūst atbilstošus fragmentus un pamato atbildi ar citātiem.
deep_research
Vada daudzpakāpju pētniecības procesu visā zināšanu bāzē un sagatavo atsauču ziņojumu.
Abi ierodas pagriezienā kā rīka rezultāti, nekad kā injicētas instrukcijas — tas pats pieprasījuma injekcijas disciplīnas piemērojums visur AiHummer. Atbildes nes atsauces tādējādi lasītājs var izsekot prasību atpakaļ tās avotam.
[!NOTE]
deep_research ir domāts patiesi daudzpakāpju jautājumiem — tas prasa vairāk laika un
vairāk žetonu nekā viena search_knowledge zvanīt. Sasniedz to, kad tas nepieciešams
nav pietiekami.
Zināšanu savienotāji
Papildus manuālai importēšanai, zināšanas var tikt iegūtas no ārējiem avotiem, izmantojot savienotājus, kas tiek pārvaldīti saskaņā ar /v1/admin/knowledge/connectors/*. Pieejami septiņi savienotāji; katra akreditācijas dati glabājas šifrētā slepeno datu glabātuvē, un fonā darbojas plānotājs, kas veic sinhronizācijas:
Savienotājs
Ko tas velk
Google disks (gdrive)
Google diska faili, izmantojot pakalpojuma kontu (autentifikācijas JSON).
Microsoft Graph (msgraph)
SharePoint / OneDrive dokumenti, izmantojot Microsoft Graph lietotni.
Iedomība (notion)
Notion lapas, izmantojot iekšējas integrācijas tokenu.
Slack (slack)
Slack kanāla ziņojumu vēsture, izmantojot Web API tokenu (visi kanāli vai konfigurēta saraksta kanāli).
S3 (s3)
Objekti no S3 saderīga spaiņa (AWS S3, GCS S3 režīmā, MinIO utt.), pēc izvēles ar prefiksu.
SQL (db)
Rindas no tikai lasāmas SQL vaicājuma pret datubāzi, uzņemtas kā dokumenti.
Satekšanās (confluence)
Confluence Cloud lapas (pamata autentifikācija ar Atlassian API tokenu), pēc izvēles ierobežotas uz vienu telpu.
Atsevišķi, vienreizējs Slack eksports imports darbojas ar manuāli augšupielādētu workspace-export ZIP — nekādu saglabātu noslēpumu un nekādu grafiku.
[!WARNING]
Google Drive savienotājs ir pierādīts darbībā; pārējie ir īstenoti un
aptverts ar testiem, bet pirms paļauties uz tiem pārbaudiet tos ar saviem datiem
ražošanā.
Vektoru krātuve un iegultās reprezentācijas
Pēc noklusējuma izgūšana var darboties uz atmiņas krātuve ar haša iegultāju, kas ir pietiekami, lai sāktu. Lai nodrošinātu ražošanas kvalitātes semantisko meklēšanu, norādiet AiHummer uz reāls vektoru veikals un iegults:
Kad tie tiek iestatīti, uzņemšana un search_knowledge izmantojiet ārējo vektoru krātuvi un iegulti vietā tam, lai izmantotu atmiņā esošo rezerves risinājumu.
[!NOTE]
Semantiskais iegultājs ir pieteikties, nevis noklusējums: resursdatora vietējais instalētājs
nodrošinājumu tikai tad, kad tu izgāj --with-embedder (Ollama ar vieglu
daudzvalodu modelis; tas tad norāda AIHUMMER_EMBEDDER_URL pie
http://127.0.0.1:11434/api/embeddings). Bez iegultāja, izgūšana darbojas
uz leksikālo rezerves risinājumu.
**Zināšanas** ir tas, kā AiHummer pamato atbildes jūsu dokumentos, nevis modeļa apmācības datos. Jūs ievadāt saturu, aģents atgriež attiecīgos fragmentus ar `search_knowledge` rīks, un atbildes atgriežas **ar atsaucēm**. Sarežģītākiem jautājumiem, `deep_research` rīks veic vairāku posmu izmeklēšanu un sagatavo atsaucēm bagātu pārskatu. Zināšanas tiek pārvaldītas saskaņā ar `/v1/admin/knowledge/*` un `/v1/admin/knowledge/connectors/*`.
## Satura uzņemšana
Jūs varat uzņemt **dokumenti, PDF faili un URL** zināšanu bāzē. Uzņemtais saturs tiek indeksēts, lai to varētu izgūt atbildes sniegšanas laikā un piešķirt atsauci uz avotu.
> [!TIP]
> Vienu reizi ieēdiet dokumenta kanonisko versiju un ļaujiet aģentiem to citēt, drīzāk
> nevis ielīmēt garus tekstus norādījumos. Atsaucumu izgūšana saglabā atbildes
> pārbaudāms un jūsu konteksts neliels.
## Pamatoti atbildes un rīki
Divi rīki pakļauj zināšanu bāzi aģentam:
| Rīks | Ko tas dara |
|---|---|
| `search_knowledge` | Iegūst atbilstošus fragmentus un pamato atbildi ar citātiem. |
| `deep_research` | Vada daudzpakāpju pētniecības procesu visā zināšanu bāzē un sagatavo atsauču ziņojumu. |
Abi ierodas pagriezienā kā **rīka rezultāti**, nekad kā injicētas instrukcijas — tas pats pieprasījuma injekcijas disciplīnas piemērojums visur AiHummer. Atbildes nes **atsauces** tādējādi lasītājs var izsekot prasību atpakaļ tās avotam.
> [!NOTE]
> `deep_research` ir domāts patiesi daudzpakāpju jautājumiem — tas prasa vairāk laika un
> vairāk žetonu nekā viena `search_knowledge` zvanīt. Sasniedz to, kad tas nepieciešams
> nav pietiekami.
## Zināšanu savienotāji
Papildus manuālai importēšanai, zināšanas var tikt iegūtas no ārējiem avotiem, izmantojot savienotājus, kas tiek pārvaldīti saskaņā ar `/v1/admin/knowledge/connectors/*`. Pieejami septiņi savienotāji; katra akreditācijas dati glabājas šifrētā slepeno datu glabātuvē, un fonā darbojas plānotājs, kas veic sinhronizācijas:
| Savienotājs | Ko tas velk |
|---|---|
| **Google disks** (`gdrive`) | Google diska faili, izmantojot pakalpojuma kontu (autentifikācijas JSON). |
| **Microsoft Graph** (`msgraph`) | SharePoint / OneDrive dokumenti, izmantojot Microsoft Graph lietotni. |
| **Iedomība** (`notion`) | Notion lapas, izmantojot iekšējas integrācijas tokenu. |
| **Slack** (`slack`) | Slack kanāla ziņojumu vēsture, izmantojot Web API tokenu (visi kanāli vai konfigurēta saraksta kanāli). |
| **S3** (`s3`) | Objekti no S3 saderīga spaiņa (AWS S3, GCS S3 režīmā, MinIO utt.), pēc izvēles ar prefiksu. |
| **SQL** (`db`) | Rindas no tikai lasāmas SQL vaicājuma pret datubāzi, uzņemtas kā dokumenti. |
| **Satekšanās** (`confluence`) | Confluence Cloud lapas (pamata autentifikācija ar Atlassian API tokenu), pēc izvēles ierobežotas uz vienu telpu. |
Atsevišķi, vienreizējs **Slack eksports** imports darbojas ar manuāli augšupielādētu workspace-export ZIP — nekādu saglabātu noslēpumu un nekādu grafiku.
> [!WARNING]
> Google Drive savienotājs ir pierādīts darbībā; pārējie ir īstenoti un
> aptverts ar testiem, bet pirms paļauties uz tiem pārbaudiet tos ar saviem datiem
> ražošanā.
## Vektoru krātuve un iegultās reprezentācijas
Pēc noklusējuma izgūšana var darboties uz **atmiņas krātuve ar haša iegultāju**, kas ir pietiekami, lai sāktu. Lai nodrošinātu ražošanas kvalitātes semantisko meklēšanu, norādiet AiHummer uz **reāls vektoru veikals un iegults**:
```bash
AIHUMMER_QDRANT_URL=http://localhost:6333
AIHUMMER_EMBEDDER_URL=http://localhost:8081
```
Kad tie tiek iestatīti, uzņemšana un `search_knowledge` izmantojiet ārējo vektoru krātuvi un iegulti vietā tam, lai izmantotu atmiņā esošo rezerves risinājumu.
> [!NOTE]
> Semantiskais iegultājs ir **pieteikties, nevis noklusējums**: resursdatora vietējais instalētājs
> nodrošinājumu tikai tad, kad tu izgāj `--with-embedder` (Ollama ar vieglu
> daudzvalodu modelis; tas tad norāda `AIHUMMER_EMBEDDER_URL` pie
> `http://127.0.0.1:11434/api/embeddings`). Bez iegultāja, izgūšana darbojas
> uz leksikālo rezerves risinājumu.
## Administratora API
| Resursi | Mērķis |
|---|---|
| `/v1/admin/knowledge` | Zināšanu bāzes pārvaldība, tostarp uzņemšana |
| `/v1/admin/knowledge/connectors` | Konfigurēt KB savienotājus (Drive, Graph, Notion, Slack, S3, SQL, Confluence) |
## Kur uz nākamo
- Redzēt `search_knowledge` un `deep_research` kopā ar katru citu rīku
[Rīki](/lv/v1.0/concepts/tools) un
[rīku katalogs](/lv/v1.0/reference/tools-catalog).
- Pievienot ilgtermiņa atmiņu katrai sarunai ar
[Atmiņa (Einšteins)](/lv/v1.0/concepts/memory-einstein).
