База знаний, из-за которой ИИ-агент не выдумывает ответы клиентам

Именно от этого база знаний и нужна. Перед ответом система проверяет, покрывают ли найденные документы вопрос: сначала сверка темы вопроса с темами источников, затем второе мнение отдельной модели-судьи — она ловит случаи, когда вы написали «приобрести», а клиент спросил «купить». Если покрытия нет, в инструкцию агента добавляется прямой запрет отвечать по общим знаниям и требование вызвать передачу человеку. А если модель всё же попыталась ответить в обход — ответ детерминированно подменяется на «Сейчас уточню этот вопрос и сразу вернусь с ответом», диалог уходит на проверку, автоответ выключается, ответственному приходит уведомление. Дополнительно каждый ответ проверяется на обоснованность источниками: ниже порога — эскалация.

Файлы: PDF (включая сканы — распознаются OCR на русском и английском), DOC, DOCX, TXT, Markdown. Ссылка на сайт с обходом одной страницы или по внутренним ссылкам, до 100 страниц. Произвольный текст, набранный прямо в интерфейсе. Пары «вопрос-ответ». Изображения — их описывает Vision-модель. YML-каталог товаров и выгрузка каталога Wildberries. Excel и CSV в базу знаний не грузятся: прайс сохраните в PDF, а товары подключайте фидом или через интеграцию с маркетплейсом.

Новый документ индексируется автоматически сразу после загрузки. Если вы правите уже загруженный — нажмите «Переиндексировать» в карточке документа: пока идёт пересборка, старая версия продолжает отвечать клиентам, простоя нет. Для источников-ссылок есть автообновление по расписанию — раз в день, неделю или месяц: сайт переобходится сам.

Нет, версионирования и отката к предыдущей версии в базе знаний сейчас нет. При переиндексации старые фрагменты заменяются новыми. Держите исходные файлы у себя — восстановить прошлую редакцию из базы не получится. Что есть: папки для файлов с вложенностью, разделение по типам источников и привязка баз к конкретным агентам.

Да, поиск смысловой, а не по совпадению слов. Каждый фрагмент превращается в вектор моделью multilingual-e5, параллельно работает обычный текстовый поиск, две выдачи объединяются, а затем пересортировываются кросс-энкодером jina-reranker. Если по первой попытке ничего уверенного не нашлось, запрос автоматически переформулируется и поиск повторяется.

Да. Каждую базу можно привязать к конкретным агентам — например, клиентский агент видит прайс и условия доставки, а внутренний помощник команды дополнительно видит регламенты и себестоимость. База без привязки считается общей и доступна всем вашим агентам.

Модель эмбеддингов мультиязычная, смысловой поиск работает примерно на сотне языков, включая случай, когда документ на английском, а вопрос задан по-русски. Текстовая половина поиска настроена под русскую морфологию, поэтому лучше всего система работает на русскоязычном контенте.

Сама база знаний отдельно не тарифицируется — она входит в тариф. Тариф даёт включённый рублёвый объём на месяц («Старт» 1 790 ₽ с включёнными 1 000 ₽, «Бизнес» 4 790 ₽ с 2 400 ₽, «Про» 9 590 ₽ с 4 800 ₽), а расходуется он по единому прайсу: 2 ₽ ответ на отзыв, 6 ₽ простой диалог, 12 ₽ сложный. Включённое сгорает при продлении, пополненный сверх него кошелёк не сгорает. При регистрации даём 700 ₽ на кошелёк. Количество отдельных баз зависит от тарифа: на бесплатном Free — 3, на «Старте» — 10, на «Бизнесе» — 30, на «Про» — 100. Один файл — до 50 МБ.

Векторный индекс каждой компании — отдельная коллекция, любой поиск дополнительно фильтруется по владельцу и по конкретной базе. Серверы в Москве, соответствие 152-ФЗ, подпишем NDA. При индексации можно включить маскирование персональных данных — телефоны и почты из документов не попадут в индекс. Загруженные файлы дополнительно проверяются на скрытые инструкции для модели: подозрительный документ помечается и не идёт в работу, пока вы его не подтвердите.

Нет. Модель не дообучается на ваших данных — она получает нужные фрагменты документов в момент ответа. Поэтому изменение в базе действует сразу после переиндексации, а не «через дообучение», и ваши документы не растворяются в весах чужой модели.