База знаний — это набор ваших материалов, по которым модель умеет искать. Вместо общих ответов «по памяти» она находит подходящие фрагменты в загруженных документах и строит ответ на них. Для инструкций, регламентов и технической документации это принципиальная разница: ответ опирается на ваш текст, а не на усреднённые представления модели.
Базы бывают двух видов. Свои создаёт пользователь и загружает в них свои файлы. Встроенные ведёт платформа: их источники доступны всем пользователям, и они подключаются к чату без настройки.
Работа с базой начинается с источников: файлы загружаются в раздел, а затем выбираются в конкретную базу. Дальше база подключается к чату — в поле ввода есть выбор доступных баз, и на время запроса модель работает с выбранной. Это значит, что один и тот же диалог можно вести и по общим вопросам, и по своей документации, переключая источник под задачу.
Поиск идёт по смыслу: модель ищет не совпадение слов, а подходящие по содержанию фрагменты, поэтому вопрос может быть сформулирован иначе, чем в документе. Если релевантных блоков не нашлось, платформа не притворяется, что ответ есть: она переключается на полный текст документа — и в трассировке видно, что именно произошло. Для настройки баз нужна модель эмбеддингов, и если она не задана, платформа прямо скажет об этом, а не выдаст пустой ответ.
Что умеет: базы знаний
Базы знаний превращают чат из универсального помощника в инструмент по конкретным материалам. С ними можно спрашивать «как у нас принято», «что написано в регламенте», «какой срок в договоре» — и получать ответ, основанный на ваших документах. Источники при этом остаются в общем хранилище файлов, а сам ответ приходит в обычном чате.
- Ответы по внутренним регламентам и инструкциям
- Поиск по технической документации и спецификациям
- Работа с базой знаний поддержки: типовые вопросы клиентов
- Учебные материалы: вопросы по конспектам и методичкам
- Встроенные базы платформы — без своей настройки
Кому подойдёт
Базы знаний нужны там, где ответ должен соответствовать документу, а не общим представлениям: в поддержке, на производстве, в учебных заведениях и в командах, которые живут по регламентам.
- Службам поддержки: ответы по базе знаний и инструкциям
- Техническим специалистам: работа со спецификациями
- Руководителям: вопросы по регламентам и договорам
- Преподавателям и студентам: материалы курса
Сильные и слабые стороны
Что хорошо
- Ответы опираются на ваши документы, а не на память модели
- Поиск по смыслу — вопрос не обязан совпадать с текстом
- Есть встроенные базы платформы — работают без настройки
- Видно, что модель использовала: найденные блоки или полный текст
- Источники лежат в общем хранилище файлов
На что обратить внимание
- Для баз нужна настроенная модель эмбеддингов — без неё раздел не заработает
- Качество ответа зависит от того, насколько полно загружены источники
- Очень большие подборки документов требуют времени на подготовку
Связанные возможности
Эти разделы чаще всего используют вместе с этим — перейти можно в один клик.
Это же можно вызывать из кода
У раздела есть API-двойник: те же протоколы, что у Anthropic и OpenAI, ключ из кабинета и лимит расходов на нём. Пригодится, если возможности платформы нужно встроить в своё приложение или отдать агенту для кода.
Модели для этой задачи
Возможность работает с моделями каталога. Вот модели, которые чаще всего выбирают для таких задач — у каждой есть подробный обзор.
Смотрите также
Связанные разделы и страницы, которые дополняют эту возможность.
Частые вопросы
Что даёт база знаний по сравнению с обычным чатом?
Обычный чат отвечает исходя из общих представлений модели. База знаний заставляет сначала найти подходящие фрагменты в ваших документах и отвечать по ним — это важно для инструкций, регламентов и технической документации, где нужен ответ по тексту, а не по смыслу «в целом».
Нужно ли создавать базу самому?
Не обязательно. У платформы есть встроенные базы знаний: их источники доступны всем пользователям и не требуют загрузки документов. Свою базу создают, когда нужно работать по собственным материалам.
Почему база знаний иногда отвечает не по документам?
Если среди источников не нашлось подходящих фрагментов, платформа переключается на полный текст документа — это отдельный режим, и он виден в трассировке запроса. Проверьте, что нужные материалы загружены в базу и что выбрана правильная база.
Что такое модель эмбеддингов?
Это модель, которая переводит текст в набор чисел — по ним и ищется смысловое совпадение. Базы знаний без неё не работают: если она не задана, платформа сообщит об этом прямо в чате.