Знания / RAG
Знания — это то, как AiHummer обосновывает ответы вашими документами, а не
обучающими данными модели. Вы загружаете контент, агент извлекает релевантные
фрагменты инструментом search_knowledge, и ответы приходят со ссылками на
источники. Для более сложных вопросов инструмент deep_research проводит
многошаговое исследование и формирует отчёт со ссылками. Знания администрируются
по путям /v1/admin/knowledge/* и /v1/admin/knowledge/connectors/*.
Загрузка контента
В базу знаний можно загружать документы, PDF и URL. Загруженный контент индексируется, чтобы его можно было извлечь во время ответа и атрибутировать обратно к источнику.
[!TIP] Загрузите каноническую версию документа один раз и дайте агентам ссылаться на неё, вместо того чтобы вставлять длинные фрагменты в промпты. Извлечение со ссылками сохраняет проверяемость ответов и небольшой контекст.
Обоснованные ответы и инструменты
Два инструмента предоставляют базу знаний агенту:
| Инструмент | Что делает |
|---|---|
search_knowledge |
Извлекает релевантные фрагменты и обосновывает ответ ссылками. |
deep_research |
Проводит многошаговое исследование по базе знаний и формирует отчёт со ссылками. |
Оба приходят в ход как результаты инструментов, а не как внедрённые инструкции — та же дисциплина против инъекций, что и везде в AiHummer. Ответы несут ссылки на источники, чтобы читатель мог проследить утверждение до его источника.
[!NOTE]
deep_research— для действительно многошаговых вопросов: он стоит больше времени и токенов, чем один вызовsearch_knowledge. Используйте его, когда одного извлечения недостаточно.
Коннекторы знаний
Помимо ручной загрузки, знания можно подтягивать из внешних источников через
коннекторы, управляемые по пути /v1/admin/knowledge/connectors/*. Доступны
семь коннекторов; учётные данные каждого хранятся в зашифрованном хранилище
секретов, а синхронизацию выполняет фоновый планировщик:
| Коннектор | Что подтягивает |
|---|---|
Google Drive (gdrive) |
Файлы Google Drive через сервисный аккаунт (JSON-ключ). |
Microsoft Graph (msgraph) |
Документы SharePoint / OneDrive через приложение Microsoft Graph. |
Notion (notion) |
Страницы Notion через токен internal-интеграции. |
Slack (slack) |
Историю сообщений каналов Slack через токен Web API (все каналы или заданный список). |
S3 (s3) |
Объекты из S3-совместимого бакета (AWS S3, GCS в режиме S3, MinIO и т. п.), опционально по префиксу. |
SQL (db) |
Строки read-only SQL-запроса к базе данных как документы. |
Confluence (confluence) |
Страницы Confluence Cloud (Basic-аутентификация по API-токену Atlassian), опционально в одном space. |
Отдельно есть разовый импорт экспорта Slack: ZIP-архив выгрузки workspace загружается вручную, без хранимого секрета и без расписания.
[!WARNING] В live-условиях проверен коннектор Google Drive; остальные реализованы и покрыты тестами, но проверьте их на своих данных, прежде чем полагаться в продакшене.
Векторное хранилище и эмбеддинги
По умолчанию извлечение может работать на in-memory хранилище с hash-эмбеддером, чего достаточно для старта. Для семантического извлечения продакшн-качества укажите AiHummer реальное векторное хранилище и эмбеддер:
AIHUMMER_QDRANT_URL=http://localhost:6333
AIHUMMER_EMBEDDER_URL=http://localhost:8081Когда они заданы, загрузка и search_knowledge используют внешнее векторное
хранилище и эмбеддер вместо in-memory фолбэка.
[!NOTE] Семантический эмбеддер — опция, а не умолчание: host-native установщик разворачивает его только по флагу
--with-embedder(Ollama с лёгкой многоязычной моделью; при этомAIHUMMER_EMBEDDER_URLуказывает наhttp://127.0.0.1:11434/api/embeddings). Без эмбеддера извлечение работает на лексическом резерве.
Админ-API
| Ресурс | Назначение |
|---|---|
/v1/admin/knowledge |
Управление базой знаний, включая загрузку |
/v1/admin/knowledge/connectors |
Настройка коннекторов БЗ (Drive, Graph, Notion, Slack, S3, SQL, Confluence) |
Куда дальше
search_knowledgeиdeep_researchрядом со всеми инструментами — в разделе Инструменты и в каталоге инструментов.- Добавьте долговременную выдачу по разговору — Память (Einstein).