База знань

Навчайте вашого агента за допомогою документів та контенту

​

Огляд

База знань використовує RAG (Retrieval-Augmented Generation), щоб надати вашому агенту доступ до бізнес-контенту. Документи розбиваються на частини (chunks), перетворюються на векторні embeddings та зберігаються для семантичного пошуку.

Перейдіть на вкладку Knowledge Base в панелі агента. Тут ви обираєте, які саме дані агент використовуватиме для відповідей.

​

Додавання контенту

​

Документи

Завантажуйте файли у підтримуваних форматах:

• PDF
• DOCX
• TXT

​

URL-адреси

Вкажіть URL-адреси веб-сторінок. Revol збере контент та додасть його до бази знань.

​

Текст

Додавайте контент безпосередньо як текстові блоки.

​

Як працює RAG

1. Завантаження

   Ви завантажуєте документ або додаєте контент.

2. Розбиття на частини

   Контент розбивається на керовані частини (chunks).

3. Embedding

   Кожна частина перетворюється на векторний embedding за допомогою моделі OpenAI text-embedding-3-small.

4. Зберігання

   Embeddings зберігаються в PostgreSQL з розширенням pgvector.

5. Пошук

   Коли користувач ставить питання, найбільш подібні частини отримуються за допомогою косинусної подібності (cosine similarity).

6. Генерація

   Отримані частини додаються до промпту LLM як контекст.

​

Ліміти зберігання

План	Документи бази знань	Embedding токени
Free	10	100,000
Premium	100	1,000,000
Professional	1,000	5,000,000