Руководство по работе с RAG в GPTIK

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это технология, которая позволяет языковым моделям отвечать на вопросы на основе ваших собственных документов.

Как это работает?

RAG состоит из нескольких этапов:

1. Индексирование — ваши документы разбиваются на фрагменты и преобразуются в векторные представления
2. Поиск — при запросе находятся наиболее релевантные фрагменты
3. Генерация — языковая модель использует найденные фрагменты для формирования ответа

Поддерживаемые форматы

GPTIK поддерживает следующие форматы документов:

• PDF — отчёты, презентации, книги
• TXT — текстовые файлы
• DOCX — Microsoft Word документы
• MD — Markdown файлы

Создание RAG пространства

Шаг 1: Создайте Space

curl -X POST https://api.gptik.ru/v1/rag/spaces \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Мои документы",
    "description": "Корпоративная база знаний"
  }'

Шаг 2: Загрузите документы

curl -X POST https://api.gptik.ru/v1/rag/documents \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@document.pdf" \
  -F "space_id=YOUR_SPACE_ID"

Шаг 3: Выполните поиск

curl -X POST https://api.gptik.ru/v1/rag/search \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "Какие услуги вы предоставляете?",
    "space_id": "YOUR_SPACE_ID",
    "limit": 5
  }'

Best Practices

1. Структурируйте документы

Для лучших результатов:

• Используйте заголовки и подзаголовки
• Разбивайте текст на логические блоки
• Избегайте слишком больших документов (>10MB)

2. Оптимизируйте запросы

• Формулируйте конкретные вопросы
• Используйте ключевые слова из ваших документов
• Экспериментируйте с параметром limit

3. Мониторинг качества

Проверяйте:

• Релевантность найденных фрагментов
• Точность ответов модели
• Время отклика

Примеры использования

Корпоративная база знаний

Загрузите внутренние документы компании и позвольте сотрудникам быстро находить нужную информацию.

Техническая поддержка

Создайте базу знаний из документации продукта для автоматических ответов на вопросы клиентов.

Исследования

Анализируйте большие объёмы научных статей и получайте инсайты с помощью AI.

Заключение

RAG — это мощный инструмент для работы с вашими данными. Попробуйте прямо сейчас и убедитесь в его эффективности!

---

Вопросы? Напишите нам на support@gptik.ru