Как настроить RAG с базой знаний

Зачем нужен RAG

Retrieval-Augmented Generation позволяет модели отвечать на основе ваших документов, а не только обучающих данных. Идеально для внутренних регламентов, FAQ и технической документации.

Шаг 1: Создайте коллекцию

1. Перейдите в Workspace → Knowledge
2. Нажмите Create Collection
3. Задайте название и описание

Шаг 2: Загрузите файлы

Поддерживаются PDF, TXT, MD и другие форматы. Файлы индексируются автоматически — дождитесь завершения статуса Ready.

Шаг 3: Подключите к чату

В окне чата откройте меню вложений (#) и выберите вашу коллекцию. Модель будет использовать релевантные фрагменты при ответе.

Лучшие практики

• Разбивайте большие документы на логические коллекции
• Используйте понятные имена файлов
• В промпте уточняйте: «Отвечай только на основе приложенных документов»

Совет: для юридических или медицинских текстов всегда проверяйте ответы — RAG снижает галлюцинации, но не заменяет экспертную проверку.