Провайдеры эмбеддингов

Провайдер эмбеддингов — сохранённое в платформе подключение к сервису, который превращает текст в числовой вектор. По этим векторам платформа индексирует документы баз знаний и ищет по ним ответы. Провайдеров вы ведёте в разделе Администрирование → Знания и поиск → Провайдеры эмбеддингов (/settings/administration/knowledge/embeddings). Провайдеров может быть несколько, но рабочая пара «провайдер + модель» в инсталляции платформы одна: её задают глобальные RAG-настройки. Модели эмбеддингов закрытого контура появляются в каталоге сами; провайдера вручную заводят для сервисов векторизации за пределами контура, включая централизованный OpenAI-совместимый API.

Загружаем изображение…

Что вам понадобится

• глобальная роль admin: раздел Администрирование открыт только ей;
• адрес эндпоинта векторизации у выбранного сервиса;
• для кастомного провайдера — ключ авторизации или пара client_id:client_secret для OAuth;
• известная размерность вектора модели — это же число вы указываете в глобальных RAG-настройках.

Как платформа ведёт модели системного провайдера

Состав моделей системного провайдера ведёт платформа: она сама перечитывает каталог контура и обновляет реестр, поэтому такую строку не создают кнопкой Создать провайдер и не наполняют вручную. В таблице провайдеров у неё есть бейдж Системный, а над таблицей показана строка Системный провайдер контура: ….

Строка показывает время последнего прохода и интервал опроса. Кнопка Синхронизировать сейчас перечитывает каталог немедленно; при успехе платформа показывает уведомление Каталог перечитан, при отказе — Не удалось перечитать каталог. Интервал опроса в интерфейсе не настраивается.

На каждом проходе платформа восстанавливает Endpoint эмбеддингов и состояние Провайдер активен системной строки. Провайдеры, созданные администратором, автоматика не читает, не меняет и не архивирует, даже если они подключены к тому же адресу. Рабочую пару по-прежнему задаёт поле Глобальная embedding-модель на вкладке Глобальные RAG-настройки.

Примечание. Если адрес контура не задан при развёртывании, системного провайдера в инсталляции нет: строка состояния не показывается, а состав провайдеров ведут вручную.

Как подключить провайдера эмбеддингов

Нажмите Создать провайдер: платформа откроет окно Новый провайдер эмбеддингов. Начните с поля Шаблон провайдера — Уника AI или кастомный провайдер: шаблон подставит адреса и режим авторизации. Заполните секции Основные настройки, Подключение и Модель и доступ и нажмите Создать.

Для кастомного провайдера в секции Основные настройки добавляются поля Контракт API со значениями OpenAI-compatible и Generic HTTP и Авторизация со значениями Bearer / API key, OAuth и Без авторизации.

Сохранённый ключ платформа обратно не отдаёт: в таблице показан признак Ключ сохранён или Без ключа, а в форме поле остаётся пустым. Пустое поле при сохранении означает «оставить прежний ключ». Переход в режим без авторизации удаляет сохранённый ключ, адрес токена и scope.

Как задать каталог моделей и расширенные параметры

Секция Модель и доступ в форме провайдера эмбеддингов задаёт каталог моделей и доступность провайдера. Переключатели Провайдер активен, Глобальный провайдер — доступен во всех рабочих пространствах и Отключить проверку сертификата (для самоподписанных) отвечают за доступность, а поле Максимум токенов на элемент ограничивает один текст в запросе числом не больше 100 000.

Таблица Доступные модели хранит пары «название + идентификатор». Строки таблицы Доступные модели синхронизируются с общим реестром AI-модели.

Примечание. Отдельного поля «Модель по умолчанию» у провайдера эмбеддингов нет: рабочую модель вы выбираете в глобальных RAG-настройках.

Секция Расширенные параметры нужна для нестандартных сервисов. Поле Дополнительные заголовки доступно всегда. Для кастомного провайдера с контрактом Generic HTTP также доступны Ключ input, Ключ модели, JSON-path вектора, JSON-path токенов и Дополнительные поля тела запроса.

Значения заголовков с секретами платформа в браузер не возвращает: имя заголовка остаётся, а значение приходит пустым. Пустое значение при сохранении оставляет прежний секрет.

Как проверить подключение

Откройте сохранённого провайдера: платформа покажет настройки в правой панели. В секции Проверка подключения введите Тестовый текст и нажмите Проверить. Платформа получит access-токен, отправит текст на векторизацию и разберёт ответ.

Результат остаётся в той же секции: статус, строка Размерность с числом измерений вектора, строка Токенов с расходом и список диагностических шагов. Запомните размерность: это же число вы указываете в глобальных RAG-настройках.

Кнопка Проверить недоступна, пока форма изменена: проверка намеренно работает только с сохранённой конфигурацией. Сохраните правки и повторите. Если у записи не заполнено устаревшее поле модели, проверка берёт первую модель из таблицы Доступные модели.

Загружаем изображение…

Какая модель эмбеддингов работает в инсталляции

Рабочую пару «провайдер + модель» задаёт одно поле — Глобальная embedding-модель на вкладке Глобальные RAG-настройки страницы Администрирование → Знания и поиск → Индексация и поиск (/settings/administration/knowledge/indexing). Поле Глобальная embedding-модель возвращает пару целиком, поэтому отдельного выбора провайдера на вкладке нет. Поле Размерность вектора платформа использует для создания и миграции коллекций, когда размер нельзя определить по ответу модели.

Платформа применяет эту пару одинаково и для индексации документов баз знаний, и для векторизации запросов при поиске, и для файлов ассистента. Каскада «ассистент — пространство — инсталляция» нет: настройка одна на всю инсталляцию платформы.

На пустой инсталляции платформа заполняет Глобальная embedding-модель, Размерность вектора и размер фрагмента по модели системного провайдера; уже выбранную пару она не меняет.

1. Создайте провайдера.
2. Включите переключатель Провайдер активен.
3. Проверьте подключение и запишите размерность вектора из результата.
4. Откройте вкладку Глобальные RAG-настройки.
5. Выберите значение поля Глобальная embedding-модель.
6. Укажите Размерность вектора.
7. Сохраните настройки.
8. Запустите индексацию базы знаний.

Если выбранная пара стала недоступна, страница показывает предупреждение «Выбранная модель эмбеддингов недоступна». Платформа не подменяет ваш выбор автоматически: выберите доступную пару и сохраните. Пока глобальная пара не выбрана, индексация не запускается.

Единственное исключение — настройки ассистента. Блок Embedding-модель для запросов предлагает варианты Использовать глобальную Embedding-модель и Выбрать другую Embedding-модель. Второй вариант предназначен только для баз знаний, проиндексированных этой же моделью; в остальных случаях используйте глобальную Embedding-модель.

Загружаем изображение…

Что происходит при смене модели эмбеддингов

Смена глобальной модели обесценивает уже посчитанные векторы: документы проиндексированы одной моделью, а запрос считается другой, и поиск перестаёт находить релевантные фрагменты. Поэтому после смены модели переиндексируйте базы знаний и заново загрузите файлы ассистентов.

Важно. ⚠️ Переиндексация удаляет прежние точки из векторного хранилища и считает векторы заново.

Если размерность новой модели отличается от размерности коллекции, платформа отдаёт явную ошибку, а не пустой результат поиска. Перенести коллекции на новую модель помогает страница Администрирование → Знания и поиск → Векторное хранилище с действиями Перенести, Повторить перенос, Завершить перенос и Переиндексировать.

Портреты баз знаний хранятся отдельными коллекциями векторного хранилища и считаются той же моделью, которой проиндексирована база. Они перестраиваются при переиндексации; подробнее — в Системных базах знаний.

Как отключить или удалить провайдера

Отключить провайдера можно переключателем в колонке Статус прямо из списка. Платформа спросит подтверждение и предупредит, что новые операции векторизации перестанут использовать этот провайдер, а уже созданные векторы не изменятся. Платформа сохраняет изменение сразу. Неполную старую конфигурацию вы отключаете без исправления остальных полей, а повторное включение потребует корректных настроек.

Удаление доступно из меню строки списка и кнопкой Удалить провайдер внизу формы. Платформа блокирует удаление, пока на провайдера ссылаются записи реестра AI-модели, глобальные RAG-настройки, правила и профили индексации, политика баз знаний, ассистенты или сохранённое состояние индексации. В этом случае платформа показывает ошибку «Невозможно удалить провайдер: он используется в настройках или каталоге моделей»; найдите зависимость в перечисленных местах, перенесите её на другого провайдера и повторите удаление.

У системной строки окно Удалить провайдер эмбеддингов? предупреждает, что платформа заведёт провайдера снова на следующем проходе. Чтобы строка не возвращалась, адрес контура убирают при развёртывании.

Частые вопросы

Почему индексация базы знаний не запускается

Платформа не нашла рабочую пару «провайдер + модель». Проверьте:

• на вкладке Глобальные RAG-настройки заполнено поле Глобальная embedding-модель;
• у провайдера этой пары включён переключатель Провайдер активен;
• модель из пары есть в таблице Доступные модели провайдера.

Почему поиск перестал находить документы после смены модели

Документы проиндексированы прежней моделью, а запрос считается новой. Проверьте:

• базы знаний переиндексированы после смены глобальной модели;
• файлы ассистентов загружены заново;
• поле Размерность вектора соответствует новой модели.

Почему проверка подключения недоступна

Кнопка Проверить работает только с сохранённой конфигурацией. Проверьте:

• провайдер сохранён, а не создаётся в первый раз;
• в форме нет несохранённых изменений;
• поле Тестовый текст заполнено.

Почему векторизация идёт медленно

Скорость определяют размер запроса и ограничения сервиса. Проверьте:

• значение поля Максимум токенов на элемент не завышено;
• размер фрагмента в профиле индексации соответствует модели;
• сервис не отвечает ошибками ограничения частоты запросов.

Что дальше

• Провайдеры языковых моделей — подключить сервис генерации ответов.
• Модели и политики — завести модель эмбеддингов в реестре инсталляции.
• RAG и поиск по знаниям — настроить качество поиска по базам знаний.
• Системные базы знаний — узнать, как платформа ведёт портреты баз знаний.
• Базы знаний — загрузить документы и запустить индексацию.
• Первый запуск платформы — порядок настройки инсталляции с нуля.