RAG и поиск по знаниям

С поиском по знаниям ассистент отвечает по вашим документам, а не только по общим знаниям языковой модели (LLM). Перед генерацией ответа платформа находит в подключённых источниках подходящие фрагменты, кладёт их в контекст модели и показывает, откуда взят ответ. Источники вы подключаете в карточке ассистента, а поведение поиска задаёт общий для всей платформы профиль поиска, который создаёт администратор. Если источники не подключены, ассистент отвечает только знаниями модели.

Из чего ассистент берёт знания

У ассистента два вида источников: базы знаний и загруженные файлы. Оба вида вы подключаете в настройках ассистента на вкладке Знания.

Нажмите Подключить базу, найдите нужные базы, отметьте одну или несколько и подтвердите выбор кнопкой подключения — она называет число выбранных баз. Свои базы платформа показывает в группе Базы пространства, а открытые вам базы других пространств — в группе Доступные из других пространств; отмечать можно базы из обеих групп, и один ответ строится по всем подключённым базам сразу. Выбранные базы сразу появляются в группе Источники для ответов: их можно открыть в новой вкладке или отключить от ассистента.

Файлы загружаются здесь же кнопкой Загрузить файлы или перетаскиванием. Файлы с ролью Источник знаний находятся в группе Источники для ответов и участвуют в поиске. Роль Рабочий материал означает другое: платформа читает такой файл по запросу ассистента целиком или сегментами как шаблон или образец. Такие файлы показываются отдельно в группе Рабочие материалы. Поддерживаются PDF, DOC, DOCX, RTF, TXT, XLSX, JSON, JSONL, GEOJSON, CSV, TSV и TRACK.

Подключение и отключение баз, загрузка, удаление и смена роли файлов применяются сразу. Остальные настройки ассистента сохраняются отдельно кнопкой Сохранить.

Базу для конкретного вопроса можно указать прямо в сообщении символом @: ответ на такое сообщение ищется только в указанных базах. Как это работает, описано в главе Чаты.

Как платформа находит фрагменты

Поиск идёт по одному и тому же набору фрагментов несколькими проходами: отдельный проход ищет точный номер пункта или статьи из вопроса, текстовый поиск идёт по словам запроса, векторный — по смыслу. Платформа объединяет результаты в один список, отсекает слабые совпадения порогом релевантности и обрезает список до нужного числа фрагментов.

1. Пользователь задаёт вопрос в чате.
2. Платформа переформулирует вопрос с учётом предыдущих сообщений чата, если вопрос опирается на них.
3. Если баз в поиске больше, чем допускает профиль поиска, платформа подбирает под вопрос подходящие базы и ищет только в них.
4. Платформа отправляет запрос в текстовый и векторный поиск по подключённым источникам.
5. Платформа объединяет результаты выбранной стратегией и сортирует их.
6. Платформа отсекает слабые совпадения порогом и обрезает остальные до лимита фрагментов и лимита контекста.
7. Модель строит ответ по найденным фрагментам, а платформа прикладывает к ответу список источников.

Когда к ассистенту подключено больше баз, чем задано в активном профиле поиска (по умолчанию больше восьми), платформа сначала подбирает под вопрос подходящие базы по их портретам — портрет это описание содержимого, которое платформа строит сама после индексации, — и ищет фрагменты только в них. Слишком общий вопрос поэтому может не дотянуться до документа из профильной базы. Базы, у которых портрет ещё не готов, платформа включает в поиск всегда, а если подобрать базы не удалось, поиск идёт по всему набору: документ не исключается из поиска насовсем. Потолок и остальные параметры подбора задаёт администратор в профиле поиска, в карточке ассистента их нет.

Текстовый поиск учитывает не только тело фрагмента. Заголовок раздела, из которого взят фрагмент, весит больше, чем сам текст. Поэтому документы с осмысленными заголовками находятся заметно лучше: заголовок «Порядок возврата товара» поднимает свой фрагмент выше, чем то же словосочетание, упомянутое в середине абзаца. Во фрагменты попадает и текст, распознанный на схемах, диаграммах и скриншотах внутри документа: он ищется наравне с текстом документа, а цитата ведёт к самой картинке.

Слова вопроса текстовый поиск взвешивает по редкости: чем реже слово встречается во фрагментах базы, тем больше оно весит, а повторы слова внутри фрагмента оценку не меняют. Фрагмент с несколькими редкими словами вопроса — фамилией, названием, термином — стоит выше фрагмента, где много раз повторено слово, общее для всей базы. Совпадать должны не все слова вопроса: фрагмент с большинством редких слов тоже находится. Поэтому в длинном вопросе полезно называть имена, названия и термины так, как они записаны в документах.

Как платформа ищет точный номер пункта или статьи

Номер из нескольких частей через точку — «16.5.1», «228.1» или дата «25.07.2025» — платформа ищет отдельным проходом как единую последовательность, а не как набор разрозненных цифр. Поэтому по запросу «16.5.1» в выдачу не попадают ни «3.16.5.1», ни «16.5.12», а записи «п. 16.5.1» и «16.5.1.» платформа считает тем же номером; указатель перед номером — пункт, статья, часть — не обязателен, достаточно самого номера в тексте вопроса.

Фрагмент, в котором номер открывает пункт, платформа ставит выше фрагментов с перекрёстной ссылкой на тот же пункт. Найденный по точному номеру фрагмент платформа держит в начале выдачи и не отсекает порогом Минимальная релевантность, потому что номер указан в вопросе явно. Номер без точек — например «статья 228», «лист 237» или телефон «8-921-068-00-53» — платформа точным номером не считает, но ищет его целиком и вместе с соседним словом из вопроса. В текстовом поиске фрагменты, где «статья» и «228» стоят рядом, идут раньше фрагментов, где эти слова встречаются порознь. Такие фрагменты не закрепляются в начале выдачи и проходят порог Минимальная релевантность на общих основаниях.

Как платформа ищет цитату в кавычках

Фразу в кавычках — «70 и вопрос закрыт» или "не подписывала договор" — платформа ищет отдельным проходом как точную цитату: слова должны стоять в тексте подряд и в том же порядке. Регистр, буква «ё» и знаки препинания при этом не важны. Не важен и перенос слова в распознанном скане: «аг- рессии» в тексте совпадает с «агрессии» в цитате. Подходят кавычки «ёлочки», „лапки“, "прямые" и 'одинарные'. Цитату платформа берёт из сообщения пользователя как есть, даже если перед поиском вопрос переписан с учётом истории чата.

Найденный по цитате фрагмент, как и фрагмент с точным номером, идёт в начале выдачи и проходит порог Минимальная релевантность всегда. В начале выдачи платформа держит не больше половины от Top K точных совпадений: если цитата повторяется в десятке документов, остальные места достаются другим найденным фрагментам.

Точным проходом не ищутся:

• одно слово в кавычках, например название организации: его платформа ищет вместе с остальными словами вопроса;
• цитата, в которой меньше двух значимых слов, например «не может превышать»: слова «не» и «может» текстовый поиск считает служебными;
• цитата с опечаткой: её находят остальные проходы и векторный поиск, но без закрепления в начале выдачи.

Длинную цитату платформа ищет по первым двенадцати словам.

Как работает порог релевантности

Платформа сравнивает порог Минимальная релевантность с нормализованной оценкой фрагмента по шкале от 0 до 1. Из двух оценок — текстовой и векторной — платформа берёт лучшую, поэтому фрагмент проходит порог, если лидирует хотя бы по одному из проходов. Шкала одна и та же при любой стратегии, так что значение порога не нужно пересчитывать при смене стратегии.

Если порог отсекает вообще все найденные фрагменты, платформа возвращает результаты без фильтрации: завышенный порог не оставляет пользователя без ответа, но и не улучшает ответ. Признак того, что порог задран, — ответы, собранные из явно посторонних фрагментов.

Исключение — фрагмент, найденный по точному номеру пункта, статьи, дате или цитате в кавычках из вопроса: такой фрагмент проходит порог всегда.

Примечание. Порог не меняет объём выборки: сколько кандидатов берут проходы, задают Top-K текстовых документов и Top-K векторных документов, а сколько фрагментов дойдёт до ответа — Top K.

Где задать поведение поиска

Откройте карточку ассистента и перейдите на вкладку Поиск и контекст. Блок Поиск по знаниям доступен, когда к ассистенту подключена хотя бы одна база знаний или файл-источник. Поле Режим поиска предлагает два варианта.

Профиль поиска — общая настройка платформы, а не рабочего пространства: его создаёт и активирует администратор. В режиме профиля платформа показывает название профиля и его сводку: стратегию, Документов в ответе, лимиты текстового и векторного поиска, состояние переформулирования и переранжирования.

В кастомном режиме пустое поле означает наследование: платформа берёт значение из активного профиля, а подсказка под полем показывает, какое именно. Заполняйте только то, что действительно отличается.

Загружаем изображение…

Какую Embedding-модель использует ассистент

Блок Embedding-модель для запросов определяет, какой моделью платформа переводит вопрос в вектор. Вариант Использовать глобальную Embedding-модель берёт модель из глобальных настроек платформы и подходит почти всегда. Вариант Выбрать другую Embedding-модель нужен только для баз знаний, проиндексированных этой же моделью; при сохранении платформа проверяет совместимость подключённых баз знаний.

Несовпадение модели вопроса и модели, которой проиндексирована база, — самая частая причина ситуации «поиск ничего не находит». Размерность вектора глобальной модели администратор задаёт полем Размерность вектора в настройках индексации платформы.

Какие параметры отвечают за полноту и точность

Все поля ниже доступны в кастомном режиме. Значение по умолчанию каждое поле наследует из активного профиля поиска и показывает его как подсказку.

Вспомогательные механизмы вы настраиваете отдельно.

Чем отличаются стратегии поиска

Стратегия определяет, как платформа объединяет результаты текстового и векторного поиска. Стратегию задаёт поле Стратегия: от выбранного значения зависит, какие поля появятся рядом.

Поля Вес BM25, Вес вектора, Порог BM25 и Порог векторного поиска видны только при стратегии Взвешивание по порогам, поле RRF k — только при RRF. Лимиты текстового и векторного поиска доступны всегда.

Где посмотреть источники ответа

Когда в ответе есть цитаты, под ним появляется кнопка Источники со счётчиком найденных документов и фрагментов. Кнопка открывает справа панель Источники со списком карточек: название документа, раздел и фрагмент текста, по которому построен ответ. Из карточки с привязкой к базе знаний можно перейти к документу целиком. Фрагмент из системной базы помечен в карточке подписью Системная база «…»; такой документ открыть целиком нельзя, потому что ссылки на документ у него нет.

Клик по фрагменту из базы знаний открывает справа полный контекст: раздел документа целиком или фрагмент с окружением, найденный текст подсвечен. Клик по подсвеченному тексту или кнопка Открыть документ в этом окне ведут в базу знаний — документ откроется сразу на месте найденного фрагмента и ненадолго подсветит его.

Файл ассистента открывается справа целиком: PDF показывается как оригинал, текстовые и офисные документы — в безопасном режиме только для чтения, Excel — по листам и строкам. Сохранённый фрагмент цитаты показывается отдельно и не заменяется содержимым файла. В панели источников сама база знаний открывается в новой вкладке, а файл — в том же правом предпросмотре.

Отдельного переключателя показа источников у ассистента нет: цитаты появляются всегда, когда поиск вернул фрагменты. Полностью отключить цитаты можно только глобально — настройкой Показывать ссылки на источники в разделе Администрирование.

Загружаем изображение…

Насколько ответ опирается на найденные фрагменты, показывает отметка достоверности рядом с кнопкой Источники — Подтверждено источниками, Подтверждено частично или Без опоры на источники с числом подтверждённых утверждений. Она появляется через несколько секунд после ответа, когда администратор включил проверку достоверности для пространства, и открывает панель Проверка ответа с утверждениями и фрагментами-доказательствами. Подробнее — в главе Чаты.

Как настроить поиск внутри сценария

Если на вкладке Основное в секции Как работает ассистент выбран Сценарный ассистент, вкладка Поиск и контекст показывает выбранный основной сценарий и поясняет, что параметры задаёт блок Поиск по знаниям в редакторе сценария.

У узла есть поле Источник с двумя вариантами. Вариант Базы знаний ассистента берёт то, что выбрано в карточке ассистента; вариант Конкретная база знаний фиксирует одну базу и делает узел независимым от настроек ассистента. Поле Поисковый запрос задаёт, что именно искать, а поле Отправить ответ пользователю в чат выбирает между вариантами После завершения и Потоково. Модель для ответа новый узел по умолчанию берёт из варианта Модель по умолчанию — общей модели ассистентов из политики LLM. Переопределить её можно полем Источник модели в настройках узла: Модель узла, Основная модель агента, Модель fast-path или Модель по умолчанию. Узлы, созданные раньше, сохраняют записанный в них источник.

Частые вопросы

Ассистент отвечает без опоры на документы

Источники не подключены или ещё не проиндексированы. Проверьте:

• на вкладке Знания подключена хотя бы одна база;
• у файлов ассистента стоит роль Источник знаний, а не Рабочий материал;
• статус базы знаний — Актуальна;
• в сценарном режиме в сценарии есть узел Поиск по знаниям.

Поиск не находит вообще ничего

Чаще всего платформа переводит вопрос в вектор не той моделью, которой проиндексирована база. Проверьте:

• в блоке Embedding-модель для запросов выбран вариант Использовать глобальную Embedding-модель;
• под полем Базы знаний нет предупреждения о несовместимой модели;
• база проиндексирована после последней смены глобальной модели.

В ответ попадает слишком много лишнего

Выборка шире, чем нужно. Попробуйте по одному шагу за раз:

• уменьшить Top K;
• поднять Минимальная релевантность;
• включить переключатель Включить повторное ранжирование и указать модель ранжирования;
• сузить список баз знаний до профильных.

Нужный документ не попадает в ответ

Документ недоступен поиску или проигрывает конкурентам по релевантности. Проверьте:

• индексация документа завершена и его статус — Актуален;
• документ доступен пользователю, который задаёт вопрос;
• порог Минимальная релевантность не завышен;
• в списке источников ассистента выбрана та база, где лежит документ.
• если к ассистенту подключено много баз, укажите нужную прямо в сообщении: введите @ в пустом месте поля и выберите базу, она встанет чипом «База знаний: …»; ответ на такое сообщение ищется только в указанной базе. Подробнее — в главе Чаты.
• если текст на схеме или скриншоте внутри давно загруженного документа не находится, переиндексируйте документ.

В настройках ассистента появилась недоступная база знаний

К одной из привязанных баз знаний закрыт доступ или база удалена. Карточка Недоступная база знаний с подписью Доступ отозван или база удалена находится в группе Источники для ответов. Отключите её крестиком на карточке или обратитесь к владельцу базы за возвратом доступа.

Что дальше

• Базы знаний — наполнить и проиндексировать источники, по которым идёт поиск.
• Ассистенты — подключить источники и выбрать режим обработки.
• Расшаривание баз знаний между пространствами — открыть свою базу другому пространству и понять, чьё пространство платит за запрос.
• Файлы, вложения и импорты — разобраться с ролями файлов ассистента.
• Чаты — посмотреть, как источники выглядят в переписке.
• Сценарии — настроить узел Поиск по знаниям в сценарии.