Перейти к содержимому

База знаний

Корпоративная память для AI-агентов

Загрузите регламенты, договоры, гайдлайны бренда, FAQ — агент находит релевантные фрагменты при каждом запросе и отвечает с прямыми цитатами. RAG (Retrieval-Augmented Generation) делает галлюцинации редкими.

Начать бесплатно

Как работает

Поиск, а не запоминание

Документы делятся на чанки и индексируются. На каждый запрос модель получает топ-10 ближайших фрагментов — а не пытается «прочитать всё».

  • PDF, DOCX, XLSX, PPTX

    Также TXT, Markdown, CSV, JSON, XML. Извлекается текст.

  • Эмбеддинги OpenAI

    text-embedding-3-small — индустриальный стандарт качества поиска по смыслу.

  • Цитирование источников

    В ответе агента — поле citations с названием документа, текстом цитаты, позицией. Можно потребовать в промпте «отвечай только по базе».

Кейсы

  • Внутренний справочник

    Регламенты, политики, FAQ — сотрудники задают вопросы агенту

    Вручную15 мин
    С ИИ-агентом30 сек

    на поиск ответа в регламенте

  • Поддержка клиентов

    FAQ продукта + договор — агент отвечает со ссылками

    Вручную20 мин
    С ИИ-агентом2 мин

    на типовой тикет

    −90% времени

  • Аналитика по 15 договорам

    Загрузили — спросили «какие нестандартные пункты»

    Вручную8 ч
    С ИИ-агентом30 мин

    на аудит пакета

    −94% времени

Часто спрашивают

На Free — 2, на STANDARD — 5, на PRO/ULTRA — 20, на TEAM5/10/20 — 100, на TEAM50 — 250.
Сканы без OCR не индексируются как текст. Прогоните через распознавание (или включите OCR-тумблер) перед загрузкой.
В системном промпте: «Отвечай строго по базе знаний. Для каждого утверждения — прямая цитата. Если в базе нет ответа — скажи об этом». Резко снижает галлюцинации.
Перезагрузите. Реалтайм-обновления нет: индекс пересчитывается на загрузке.

Загрузите первые документы

Лучше 10 файлов по 5 страниц, чем один на 50 — релевантность поиска выше.

Начать бесплатно