RAG-конфигурации

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

Создав несколько отдельных конфигураций, 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 «RAG-конфигурации». В левом боковом меню
   На экране появится список всех конфигураций проекта.

2. Обзор списка

Карточка каждой конфигурации показывает:

• название;

• краткое описание;

• число подключённых документов;

• дату и время создания;

• ссылку «Протестировать».

Дополнительно доступны:

• строка поиска по названию;

• кнопка «Добавить RAG-конфигурацию» — открывает окно создания новой конфигурации.

3. Создание RAG-конфигурации

МастерПроцесс 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 файлы или папки,документы, которые следует включить в поиск. При необходимости используйте строку поиска. Нажмите «Продолжить».

3. Настройки индексации 1) Выберите модель векторизации. 2) Задайте порог уверенности (0 – 1, шаг 0,01). 3) Укажите максимальное число возвращаемых фрагментов (1 – 199). Нажмите «Создать RAG-конфигурацию».

После создания документынеобходимо автоматическиподтвердить индексируются.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 rag сравнивается с вектором пользовательского запроса. Длительность индексации зависит от ихобъема объёма.документов.

4. Страница RAG-конфигурации

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 конфигурацию после подтверждения. 4) «Протестировать» — откроет страницу тестирования работы RAG-конфигурации (поиск по подключённым документам).

5. Тестирование конфигурации

Функция позволяет заранеепотестировать увидеть,запросы какиек базе данных: получить фрагменты текстовзнаний будутиз возвращеныподключенных сценариямдокументов, приблизкие заданныхпо настройках.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 повторяютсяможно 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 ихограничить можночисло менятьфрагментов безв переиндексации,выдаче.

чтобы

быстро

Совет: подобратьпротестируйте оптимальныечерез значения.этот интерфейс оптимальное число возвращаемых фрагментов и порог уверенности перед тем, как подключить rag-конфигурацию в сценарии. 

6. Подключение конфигурации в сценарий

RAG-конфигурациюКак можноподключить выбратьбазу толькознаний в блоке «Диалог с LLM».

1. ВОткройте свойствахсвойства блока раскройте«Диалог разделс «Подключение базы знаний»LLM».

2. ВыберитеВ поле «RAG-конфигурация» выберите нужную конфигурацию из списка.списка добавленных.

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

(можно установить

Сохраните значениеблок.

ниже, чем в

После самойэтого конфигурации).модель будет опираться на документы из выбранной конфигурации:

отвечать по их содержанию;

Сохранитесоблюдать блок.правила, которые там описаны.

СЧто этогоименно моментаделать LLMс этими данными, задаётся в промпте блока:

в «Задаче» коротко опишите требуемое действие;

в «Контексте» при каждомнеобходимости обращениидобавьте будетподробности.

получать вспомогательный контекст только из документов, подключённых к выбранной RAG-конфигурации.

7. Удаление конфигурации

1. Откройте нужную конфигурацию.

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

   

Важно: если конфигурация уже используется в сценариях, её удаление вызовет ошибку в этих блоках. Сначала исключите конфигурацию из сценариев.

8. Практические рекомендации

• Создавайте отдельную конфигурацию для каждой узкой темы — так ответы будут точнее.

• Держите описание конфигурации 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 конфигурацию, чтобы убедиться, что возвращаются ожидаемые фрагменты.

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