Центр знаний

• База знаний
• Знания
• Нейроагенты
• Нейрочаты
• Настройки знаний

База знаний

1. Назначение раздела

Раздел «База знаний» предназначен для хранения и организации документов, информация из которых используется интеллектуальными модулями платформы «Диалог».

---

2. Основной интерфейс

Элемент	Описание	Скриншот
Список документов	Перечень загруженных файлов и созданных материалов.
Строка поиска	Фильтрация списка по названию документа.
Создать новый документ	Создание пустого документа внутри платформы.
Загрузить документы	Импорт готовых файлов (DOCX, TXT и др.) с локального компьютера.

---

3. Добавление материалов

3.1 Загрузка существующего файла

1. Нажмите кнопку «Загрузить документы».

2. Укажите один или несколько файлов.

3. Дождитесь появления выбранных элементов в списке.

3.2 Создание документа в интерфейсе

1. Выберите «Создать новый документ».

2. В списке появится пункт «Новый документ».

3. Перейдите к документу одним щелчком.

4. Введите или вставьте текст.

5. Сохраните изменения кнопкой «Применить изменения».

---

4. Действия с документом

При наведении курсора на название открывается карточка с функциями:

Действие	Назначение	Скриншот
Переименовать	Изменяет название файла.
Удалить	Удаляет документ из базы знаний.
Открыть в новой вкладке	Открывает документ на отдельной странице.

Щелчок по названию файла также открывает страницу просмотра и редактирования.

---

5. Страница редактирования

Левая область	Правая область
Текст документа (редактируемый).	«Фрагменты знаний» — логические части текста, используемые системой для работы «Знаний».

5.1 Сохранение правок

После внесения изменений нажмите «Применить изменения».

5.2 Индивидуальные настройки разбиения

Справа расположен переключатель «Задать кастомные настройки разбивки».

• Выключено — используется стандартная схема разбиения.

• Включено — появляются поля для настройки:

  • Фиксированная разбивка — указывается объём (например, 200 токенов).

  • 

  • Логическая разбивка — выбор по абзацам, предложениям либо заголовкам.

  • 

После настройки нажмите «Применить изменения» для пересборки фрагментов.

5.3 Удаление документа

В боковой панели выберите «Удалить» и подтвердите действие.

---

6. Часто выполняемые задачи

Задача	Действия
Найти документ	Введите часть названия в строке поиска.
Исправить текст	Откройте документ, внесите правки, нажмите «Применить изменения».
Обновить загруженный файл	Загрузите новый файл с тем же названием; система заменит старую версию.
Настроить мелкие фрагменты	Включите кастомные настройки, выберите «По предложениям».
Удалить документ	Наведите курсор на название, кликните «Удалить».

---

7. Дополнительные сведения

• При загрузке файлы автоматически конвертируются в текст (Markdown) и индексируются.

• После сохранения документ сразу доступен интеллектуальным модулям, например, через Знания (см. инструкцию по разделу «Знания».)

• При попытке закрыть страницу с несохранёнными правками система запросит подтверждение, что предотвращает потерю данных.

Знания

Знание определяет, какие документы базы знаний и с какими правилами будут использованы поисковым модулем во время работы сценария.

Создав несколько отдельных знаний, вы сможете гибко управлять поиском:

Что настраивается	Для чего применяется
Набор документов	Ограничить поиск нужной тематикой (например, только правила выдачи займов).
Модель векторизации	Выбрать алгоритм, по которому система находит подходящие фрагменты знаний.
Порог уверенности	Отсеять ответы, которые мало подходят по смыслу.
Максимальное число фрагментов	Ограничить объём «справки», передаваемой LLM: система вернёт не больше указанного количества наиболее подходящих кусочков текста. Чем число меньше, тем короче контекст и быстрее ответ; слишком большое значение — больше нагрузки и риск «размытого» ответа.

1. Переход в раздел

1. Выберите пункт «Знания». В левом боковом меню
   На экране появится список всех знаний проекта.

2. Обзор списка

Карточка каждого знания показывает:

• название;

• краткое описание;

• число подключённых документов;

• дату и время создания;

• ссылку «Протестировать».

Дополнительно доступны:

• строка поиска по названию;

• кнопка «Добавить знание» — открывает окно создания нового знания.

3. Создание знания

Процесс создания состоит из трёх шагов.

Шаг	Действия
1. Название и описание	Укажите понятное название и коротко опишите назначение. При необходимости измените модель для векторизации (некоторые модели лучше работают для тех или иных задач, если не знаете, какую выбрать, оставьте модель по умолчанию). Нажмите «Продолжить».
2. Выбор документов	Отметьте документы, которые следует включить в поиск. При необходимости используйте строку поиска. Нажмите «Продолжить».

После создания необходимо подтвердить индексацию документов - это нужно для того, чтобы LLM могла "считывать смысл" информации из документов. Более техническим языком - всем фрагментам знаний документов присваивается вектор, который в дальнейшем при использовании знания сравнивается с вектором пользовательского запроса. Длительность индексации зависит от объема документов.

4. Страница знания

Зона интерфейса	Содержимое	Доступные действия
Информация (верх)	название, описание, дата/время создания, количество документов	—
Список документов (центр)	перечень подключённых файлов	«Управлять документами» — открыть окно выбора/снятия галочек
Панель настроек (справа)	Модель для векторизации (выпадающий список) • Порог уверенности (ползунок) • Максимальное число фрагментов (счётчик)	1) Измените параметры → «Применить и переиндексировать». 2) «Изменить название и описание» — откроет модальное окно. 3) «Удалить» — удалит знание после подтверждения. 4) «Протестировать» — откроет страницу тестирования работы знания (поиск по подключённым документам).

5. Тестирование знания

Функция позволяет потестировать запросы к базе данных: получить фрагменты знаний из подключенных документов, близкие по смыслу к запросу.

1. Введите запрос в строку поиска.

2. Нажмите «Найти» — система покажет подходящие фрагменты.

Для каждого фрагмента отображаются:

• порядковый номер;

• уровень уверенности;

• название документа (ссылка);

• короткая цитата.

Справа можно настроить поля Порог уверенности и Максимальное число фрагментов.

Порог уверенности определяет, насколько точные по смыслу ответы стоит отображать - где 1 = 100% уверенность модели в том, что фрагмент подходит для ответа на запрос

Максимальное число фрагментов позволяет ограничить число фрагментов в выдаче.

Совет: протестируйте через этот интерфейс оптимальное число возвращаемых фрагментов и порог уверенности перед тем, как подключить знание в сценарии. 

6. Подключение знания в сценарий

Как подключить базу знаний в блоке «Диалог с LLM»

1. Откройте свойства блока «Диалог с LLM».

2. В поле «Знания» выберите нужное знание из списка добавленных.

3. При необходимости уточните порог уверенности и максимальное число фрагментов.

4. Сохраните блок.

После этого модель будет опираться на документы из выбранного знания:

• отвечать по их содержанию;

• соблюдать правила, которые там описаны.

Что именно делать с этими данными, задаётся в промпте блока:

• в «Задаче» коротко опишите требуемое действие;

• в «Контексте» при необходимости добавьте подробности.

7. Удаление знания

1. Откройте нужное знание.

2. В правой панели нажмите «Удалить» и подтвердите действие.

   

Важно: если знание уже используется в сценариях, его удаление вызовет ошибку в этих блоках. Сначала исключите знание из сценариев.

8. Практические рекомендации

• Создавайте отдельное знание для каждой узкой темы — так ответы будут точнее.

• Держите описание знания кратким, но информативным: оно помогает коллегам выбрать нужную настройку.

• Не снижайте порог уверенности без необходимости: это увеличит риск получения фрагментов, недостаточно близких по смыслу к запросу.

• После добавления крупных документов протестируйте знание, чтобы убедиться, что возвращаются ожидаемые фрагменты.

• Периодически пересматривайте список документов, удаляйте устаревшие файлы — это поддерживает актуальность базы знаний.

Нейроагенты

Нейроагенты — это персонализированные ИИ‑сотрудники платформы «Диалог». Каждый агент имеет имя, аватар, системный промпт и доступ к выбранным Знаниям (см. инструкцию «Знания»). Нейроагенты могут использоваться в Нейрочатах (см. инструкцию «Нейрочаты») и в других будущих разделах.

1. Просмотр и управление нейроагентами

1. Откройте раздел Центр знаний → Нейроагенты.
   

2. На карточке каждого агента отображаются:
   

   

   • Аватар (или градиент‑заглушка, если изображение не загружено).

   • Имя агента и модель.

   • Кнопки Настроить и Начать чат.

   • Бейдж По умолчанию для системного нейроагента. Системный нейроагент - это просто модель без дополнительных настроек, к нему можно обращаться за общими вопросами, он всегда добавляется в новые чаты. 
     

     

3. Старт чата из карточки Нейроагента по кнопке «Начать чат» создаёт шаблон беседы с двумя агентами:

   • Системным агентом (обязательный).

   • Выбранным агентом для общения (становится «по умолчанию» внутри чата). Если чат запущен с системным агентом — он будет единственным участником.

Обратите внимание, созданных нейроагентов могут видеть, редактировать и использовать все пользователи проекта

2. Создание нейроагента

Нажмите Создать нейроагента и пройдите три шага мастера.

Шаг 1. Общие параметры

Поле	Описание	Интерфейс
Название	Обязательное. Отображается во всех интерфейсах.
Модель по умолчанию	Выберите одну из доступных моделей
Аватар	Необязательный. • Щёлкните по круглой заглушке и загрузите изображение.• Если загрузка не удалась — появится текст ошибки.• Без аватара в списках будет показан фирменный градиент.

Нажмите Далее — кнопка активируется, когда заполнено обязательное поле.

Шаг 2. Инструкции

Заполните системный промпт, который определяет «личность» и поведение агента.

Подсказка: используйте поля шаблона, приведённые в плейсхолдере, чтобы описать:• Кто ваш ИИ‑сотрудник? Кому помогает?• Что умеет делать и чего делать не должен?• Где работает и к какой информации имеет доступ?

Шаг 3. Подключённые знания

Добавьте знания, к которым агент получит доступ:

Параметр	Описание	Интерфейс
Выбор знаний	Раскрывающийся список всех Знаний проекта.
Максимальное число возвращаемых фрагментов	Лимит фрагментов текста, которые будут предложены модели для ответа (по умолчанию — 5). Чем больше число, тем больше информации получает модель. Обратите внимание, что слишком большое количество информации может запутать модель, из-за чего та будет давать некорректные ответы.
Порог уверенности	Минимальный порог релевантности 0 – 1. Система сравнивает смысл запроса с фрагментами знаний и присваивает каждому оценку: 0 — почти нет совпадения, 1 — полное совпадение. Будут возвращены только фрагменты, у которых оценка не ниже заданного порога (по умолчанию 0.8).
Удалить / Добавить	Кнопка крестик позволяет убрать добавленное знание.

Нажмите Создать нейроагента для сохранения.

3. Редактирование

Нажмите Настроить на карточке агента

1. Откроется панель настроек, в которой можно изменить все параметры, заданные при создании.

2. Измените нужные параметры и нажмите Сохранить.

3. Для удаления агента используйте кнопку Удалить внизу окна редактирования. Действие потребует подтверждения.

Важно: Если агент используется в Нейрочатах, удаление будет заблокировано.

4. Системный нейроагент

Платформа автоматически создаёт одного системного агента:

• имя: Системный бот;

• изменить или удалить нельзя;

• всегда присутствует в каждом Нейрочате.

5. Рекомендации

Советы	Пояснение
Используйте ясные имена	«HR Интерсвязь» лучше, чем «Бот №3».
Держите промпт коротким	2–3 абзаца часто достаточно.
Разделяйте роли	Создавайте отдельных агентов для разных задач: бухгалтерия, юристы, поддержка.
Тестируйте в Нейрочате	Запустите беседу сразу после создания, чтобы проверить ответы.

Часто задаваемые вопросы

Q: Можно ли поменять модель у уже созданного агента?
A: Да. Откройте настройки агента и выберите другую модель в списке.

Q: Что будет, если удалить подключённые знания?
A: Агент перестанет обращаться к ним, но предыдущие ответы нейроагента с использованием этих знаний будут сохранены в нейрочатах.

Следующие шаги: ознакомьтесь с руководством «Нейрочаты», чтобы начать использовать ваших агентов в диалогах.

Нейрочаты

Раздел «Нейрочаты» позволяет создавать чаты с участием одного или нескольких нейроагентов. Нейрочаты используются для общения с ИИ-сотрудниками, которым можно задавать вопросы, получать справочную информацию, проводить проверки и другие операции, связанные с их инструкцией и доступными знаниями.

Нейрочат доступен только для конкретного авторизованного пользователя. Все чаты являются личными: их не видят другие пользователи платформы.

1. Что такое нейрочат

Нейрочат — это чат, в котором вы можете вести диалог с одним или несколькими нейроагентами.

• При создании чата в него автоматически добавляется системный агент — базовая модель ИИ без инструкций и знаний.

• Пользователь может добавить в чат любое количество нейроагентов, ранее созданных в разделе «Нейроагенты».

  

• В переписке можно обращаться к конкретному агенту: в этом случае вопрос будет передан именно ему.
  

  

• Все агенты внутри одного чата «видят» контекст переписки: при обращении они учитывают историю диалога и ответы других агентов.

• Если у нейроагента подключено знание, он будет сначала искать ответ в нем, и только затем — генерировать ответ на основе инструкции.

Чат обязательно должен содержать хотя бы одного нейроагента.

2. Создание нового чата

1. Перейдите в раздел Нейрочаты.

2. Нажмите кнопку «Новый чат».

3. Начинайте спрашивать о чем угодно.
   По умолчанию запрос будет обращен к Системному боту, но вы можете добавить в чат любого нейроагента и обратиться к нему. 

4. Настраивайте чат под себя: добавляйте нейроагентов, меняйте аватар и название, изменяйте агентов по умолчанию.

Пока вы не отправили первое сообщение, вы находитесь в режиме шаблона. Здесь можно выбрать аватар, изменить имя чата и настроить агентов. После отправки первого сообщения создаётся полноценный чат, а шаблон сбрасывается.

3. Работа с агентами в чате

3.1. Агент по умолчанию

• Пока не выбран ни один агент для обращения, запросы отправляются агенту по умолчанию.

• Его можно изменить в меню чата: нажмите на троеточие напротив нужного агента и выберите «Общаться по умолчанию».
  

  

• Агент по умолчанию автоматически получает все сообщения, если в них не выбрано иное направление обращения.

3.2. Обращение к конкретному агенту

• Для обращения к конкретному агенту нажмите кнопку «Обратиться к нейроагенту» под полем ввода.
  

  

• Выберите нужного агента из выпадающего списка.

• После этого все ваши сообщения будут отправляться именно ему, пока вы не отмените выбор вручную или не выберете другого агента.

• Выбор сохраняется до перезагрузки страницы или ухода со страницы.

3.3. Удаление агентов

• Из чата можно выгнать любого нейроагента, включая системного.

• Если вы выгоняете агента по умолчанию, новым агентом по умолчанию автоматически становится первый в списке оставшихся.

• Если вы пытаетесь выгнать последнего агента, кнопка сохранения становится недоступной — в чате всегда должен быть хотя бы один агент.

4. Использование знаний

Если у нейроагента в чате есть доступ к знанию:

• Он будет искать ответ сначала среди фрагментов подключённых знаний.

• Если нужной информации нет, агент сгенерирует ответ на основе своей инструкции.

• В таких случаях под ответом отображается иконка знаний, по которой можно посмотреть использованные фрагменты со ссылками на документы в базе знаний.
  

  

  

Нейрочаты — это удобный способ работы с несколькими нейроагентами в одном диалоге, с учётом их инструкций и знаний.

Настройки знаний

Общая информация о «Знаниях»

Раздел «Знания» в Центре знаний позволяет управлять тем, как нейроагенты находят информацию в подключённых документах и используют её при ответах пользователям.
Каждое знание содержит:

• список документов для поиска;

• параметры работы RAG-поиска;

• настройки формирования контекста и результата.

Настройки можно изменить на странице настройки знания или во время тестирования знания.
Интерфейсы различаются:

• настройка знания — для конфигурации параметров;

• тестирование знания — для проверки качества поиска и корректности выдачи.

---

1. Как открыть настройки знания

1. Перейдите в раздел Центр знаний → Знания.

2. Выберите нужное знание из списка.

3. В правом верхнем углу нажмите «Изменить настройки» или откройте вкладку «Настройки знания».

Вы попадёте на страницу с четырьмя блоками:

• Настройки поиска

• Настройки формирования контекста

• Настройки результата

• Модель для векторизации

После внесения изменений нажмите «Сохранить настройки».

---

2. Настройки поиска

Этот блок определяет, как именно система ищет фрагменты знаний в подключённых документах.

Основные параметры

• Максимальное число возвращаемых фрагментов знаний
  Определяет, сколько фрагментов знаний система вернёт по каждому запросу.
  Обычно 3–5 достаточно для качественного ответа.

• Порог уверенности (0–1)
  Минимальный уровень смыслового совпадения.
  Фрагменты с уверенностью ниже указанного значения не попадают в результат.
  Например, при 0,8 будут использованы только наиболее релевантные фрагменты.

---

Дополнительные параметры

BM25 — поиск по ключевым словам

Включите, если хотите дополнить поиск по смыслу поиском по формулировкам.

• BM25 ищет совпадения по словам и используется вместе с векторным поиском.

• Повышает точность при коротких или специфичных запросах.

Плюсы:

• Находит редкие слова и точные формулировки.

• Эффективен, если запрос пользователя короткий.

Минусы:

• Увеличивает время ответа.
  

---

Reranking — повторная сортировка результатов

Опция улучшает качество поиска за счёт повторной проверки уже найденных фрагментов знаний.

При включении:

• система использует отдельную модель реранкера (например, microsoft/Phi-4-mini-instruct);

• найденные фрагменты проверяются повторно и сортируются по смысловой близости.

Дополнительные параметры:

• Модель реранкера — выбирается из списка.

• Количество фрагментов знаний для реранкера — должно быть меньше общего числа, указанного в параметре выше.
  Если задано большее — появится предупреждение, и система не позволит сохранить настройки.

Плюсы:

• Повышает точность выдачи.

• Снижает риск появления нерелевантных фрагментов.

Минусы:

• Увеличивает время ответа (до 1 секунды).

---

3. Настройки формирования контекста

Определяют, какую часть пользовательского диалога система использует для поиска по знаниям.

Доступны два режима:

1. Последние несколько фраз клиента — используется ограниченное число последних сообщений.
   Укажите количество фраз в поле ниже.
   Подходит для коротких диалогов, где контекст быстро меняется.

2. Все фразы клиента — учитывается весь диалог.
   Используется в длинных или тематически связанных обращениях.

Рекомендации:

• Для справочных чат-ботов — 2–3 последних фразы.

• Для сложных консультаций — весь диалог.

---

4. Настройки результата

Определяют, в каком виде найденные данные передаются нейроагенту.

• Фрагменты знаний — система возвращает только найденные текстовые части.
  Это быстрый и экономичный вариант, подходящий для коротких ответов.

• Весь текст документов, содержащих подходящие фрагменты знаний — возвращается полный текст документов, где найдены совпадения.
  Этот режим реализует принцип Parent-child chunking:

  • child — найденный фрагмент знаний;

  • parent — документ, в котором он находится.
    Система передаёт нейромодели весь родительский документ, чтобы сохранить контекст.

Плюсы:

• Помогает избежать потери смысла при сложных вопросах.

• Повышает полноту и корректность ответа.

Минусы:

• Увеличивает объём передаваемых данных.

• Может замедлить время генерации ответа.

---

5. Модель для векторизации

Определяет, какая модель используется для преобразования текста документов в векторное представление — то есть поиск по смыслу.

• Выберите нужную модель в выпадающем списке.

• При изменении модели необходимо подтвердить реиндексацию — система пересчитает векторы всех документов знания.

Во время пересчёта знание временно недоступно для использования.

---

6. Тестирование знания

После сохранения настроек можно проверить, как работает поиск.

1. На странице тестирования знания введите запрос в строку поиска.

2. Система покажет список найденных документов и фрагментов знаний.

3. Результаты позволяют оценить, насколько хорошо работает текущая конфигурация.

Если результаты не удовлетворяют:

• уменьшите порог уверенности;

• увеличьте количество возвращаемых фрагментов знаний;

• включите BM25 или Reranking.

---

7. Применение и сохранение

После внесения изменений нажмите «Сохранить настройки» (на странице настройки)
или «Применить к знанию» (на странице тестирования).

Появится окно подтверждения — после применения все боты и сценарии, использующие это знание, начнут работу с новыми параметрами.

---

💡 Сравнение методов

Метод	Назначение	Преимущества	Ограничения
BM25	Поиск по ключевым словам	Хорош при коротких или редких запросах	Увеличивает время ответа, неэффективен при длинных запросах
Reranking	Повторная сортировка найденных фрагментов знаний	Повышает точность и качество ответов	Увеличивает время отклика
Parent-child chunking	Возврат целого документа с найденным фрагментом	Сохраняет контекст, предотвращает искажения смысла	Увеличивает объём данных и время обработки

---