ИИ-база знаний

ИИ-база знаний Превращайте файлы в знания по областям

Загружайте PDF, файлы Excel, веб-страницы и текст в области знаний. MonoChat разбивает данные на фрагменты, создаёт эмбеддинги и сохраняет их в выбранной вами VectorDB — всё готово для конвейеров RAG и сценариев ИИ-агентов.

Начать бесплатно Написать в WhatsApp

Или начните с кредитом 150 $ — этого достаточно для первого месяца Growth

Ассистент Nova Store Отвечает на основе ваших документов

Какова ваша политика возврата для онлайн-заказов?

10:21

Источник

returns-policy.pdf

Область: поддержка клиентов

Онлайн-заказы можно вернуть в течение 14 дней после доставки, если товар не использовался и находится в оригинальной упаковке.

10:21

Гарантия распространяется и на аккумулятор?

10:22

Источник

warranty-guide.pdf

Область: поддержка клиентов

Да. В руководстве по гарантии сказано, что аккумулятор покрывается гарантией в течение 12 месяцев с даты покупки.

10:22

Возможности ИИ-базы знаний

Создавайте знания по областям из неструктурированных источников и используйте их в конвейерах RAG и ИИ-агентах.

  • Загрузка из нескольких источников

    Загружайте неструктурированный контент из файлов, URL и обычного текста. Храните всё в одном месте с возможностью поиска.

    • PDF, Excel, текст и другое
    • Импорт веб-страниц
    • Поддержка массовой загрузки
    • Метаданные и теги

  • Области знаний

    Организуйте данные по областям, чтобы каждый ИИ-сценарий или агент обращался к нужному источнику знаний.

    • Разделение знаний по темам
    • Управление доступом для каждой области
    • Назначение областей агентам
    • Защита от утечки между областями

  • Управление конвейером эмбеддингов

    MonoChat предлагает готовые настройки по умолчанию, а также позволяет управлять тем, как создаются эмбеддинги.

    • Выбор модели эмбеддингов
    • Настройки размера фрагмента и перекрытия
    • Правила предварительной обработки
    • Дополнительная тонкая настройка по желанию

Основные компоненты

Всё необходимое, чтобы надёжно загружать, преобразовывать в эмбеддинги, хранить и извлекать знания.

  • Умное разбиение на фрагменты

    Разбивайте документы на чёткие фрагменты, удобные для поиска, с настройками по умолчанию — или настройте собственную стратегию.

  • Настройки эмбеддингов

    Выберите модель эмбеддингов и настройте векторизацию данных для быстрого семантического поиска.

  • Хранилище векторов

    Храните векторы во встроенных VectorDB MonoChat или подключите собственную VectorDB, добавив учётные данные.

  • Управление и жизненный цикл

    Обновляйте области знаний, переиндексируйте данные и безопасно управляйте изменениями знаний по мере развития вашего контента.

  • Результаты, готовые для RAG

    Используйте области знаний прямо в оркестрации ИИ, чтобы агенты получали нужный контекст во время работы.

  • Безопасность по умолчанию

    Изолируйте данные по рабочим пространствам и областям и храните эмбеддинги там, где этого требует ваше соответствие нормативам.

Практическое применение

Типичные способы использования ИИ-базы знаний с областями знаний и RAG.

  • Знания для поддержки клиентов

    Создайте область знаний для PDF справочного центра и политик, чтобы агенты отвечали точно и последовательно.

  • Поддержка продаж

    Добавьте каталоги, прайс-листы и брошюры в область знаний по продажам для мгновенных ответов о товарах.

  • Внутренние процессы

    Создайте области знаний для регламентов и адаптации, чтобы команды и внутренние ассистенты работали с единым источником достоверной информации.

Основные преимущества

Главные преимущества областей знаний и настраиваемых эмбеддингов.

  • Выше качество ответов

    Основывайте ответы на собственных данных, чтобы снизить число галлюцинаций и повысить доверие.

  • Полный контроль, когда он нужен

    Используйте разумные настройки по умолчанию или полностью настройте конвейер разбиения на фрагменты и эмбеддингов.

  • Без привязки к поставщику

    Используйте встроенные VectorDB или подключите собственную и храните данные там, где вам удобно.

  • Сочетается с агентами

    Области знаний подключаются к RAG, сценариям и ИИ-инструментам для сквозной оркестрации.

Вопросы и ответы

ИИ-база знаний: частые вопросы

Быстрые ответы на самые распространённые вопросы.

Как обучить ИИ чат-бота на собственных документах?

Создайте область знаний в ИИ-базе знаний MonoChat и загрузите PDF, файлы Excel и текст либо импортируйте веб-страницы. MonoChat разбивает содержимое на фрагменты, создаёт эмбеддинги и сохраняет их в векторной базе данных. Назначьте область знаний вашему ИИ-ассистенту, и он будет отвечать на основе этого содержимого.

Какие типы файлов и источники можно добавить?

Можно добавлять файлы PDF и Excel, обычный текст и веб-страницы, а для больших наборов доступна массовая загрузка. Метаданные и теги помогают упорядочить содержимое и сделать его удобным для поиска.

Что такое область знаний?

Область знаний — это отдельная предметная область, например поддержка клиентов, продажи или внутренние процедуры. У каждой области свой контроль доступа, и она назначается агентам и сценариям, которые должны её использовать, поэтому в ответах не смешивается содержимое несвязанных тем.

Нужна ли мне собственная векторная база данных?

Нет. В MonoChat есть встроенные векторные базы данных, которые работают с настройками по умолчанию. Если вы предпочитаете хранить эмбеддинги в собственной инфраструктуре, подключите свою VectorDB, добавив её учётные данные.

Как поддерживать актуальность ответов чат-бота?

Когда ваш контент меняется, обновите область знаний и переиндексируйте её. Ассистент начнёт получать данные из новой версии без перестройки ваших сценариев.

Продолжить знакомство

Первый месяц Growth за наш счёт

Создайте слой знаний с MonoChat

Загружайте документы, создавайте области знаний и обеспечивайте своих ИИ-агентов надёжными знаниями.

Начать с кредитом 150 $ Написать в WhatsApp

Один код на компанию • 30 дней на активацию • Карта не нужна

150 $ для старта.

Получить