Перейти к основному содержимому

Настройки индексации

Индексация данных, загруженных в базу знаний, состоит из нескольких этапов:

  1. Обработка данных — преобразование текста в формат MD.
  2. Чанкинг — разбиение текста на фрагменты (чанки).
  3. Векторизация — преобразование полученных чанков в векторные представления (эмбеддинги).
  4. Суммаризация (опционально) — создание кратких изложений для улучшения ответов на обобщающие вопросы.
  5. Построение графа знаний (опционально) — извлечение сущностей и связей для ответов на вопросы о них.

В разделе Настройки проекта → Индексация вы можете менять параметры для чанкинга, векторизации и суммаризации документов.

  • Для просмотра настроек проекта необходима роль не ниже KHUB_EDITOR.
  • Для редактирования настроек проекта необходима роль KHUB_OWNER, KHUB_ADMIN или KHUB_SYSTEM_ADMIN.
предупреждение

После изменения настроек индексации нужно будет заново проиндексировать базу знаний.

Векторизация​

Параметр Модель векторизатора определяет языковую модель для векторизации текста. Эта модель будет применяться для векторизации как ваших данных, так и запросов от пользователей:

  • text-embedding-3-large — модель от компании OpenAI. При ее использовании ваши данные будут отправляться на зарубежный сервер.
  • intfloat/multilingual-e5-large — модель, размещенная на серверах компании Just AI, которые находятся в России.

Чанкинг​

Способ разделения текста​

Параметр Способ разделения текста определяет, каким образом текст будет разбит на чанки:

  • По длине — текст будет разбит на части по длине, с учетом границ слов и Markdown-структуры (например, список не делится на разные чанки).
  • С помощью LLM — текст будет разбит на части с помощью языковой модели. В этом случае чанки будут учитывать иерархическую структуру текста: заголовки, абзацы, названия разделов и документа.

Состав настроек зависит от выбранного способа разделения.

  • Максимальный размер чанка, в символах.

    Как будет разбит текст

    Допустим, в настройке указано значение 70. У вас есть текст из 2 предложений, каждое из которых по 100 символов.

    При чанкинге текст будет разбит на 3 чанка:

    1. 70 символов первого предложения.
    2. Оставшиеся 30 символов первого предложения и 40 второго.
    3. Оставшиеся 60 символов второго предложения.

  • Язык — язык документов-источников. Настройка помогает разбить текст на чанки корректно. Если ваши источники на нескольких языках, выберите язык, на котором будут чаще всего отправлять запросы базе знаний.

Подготовка данных с помощью LLM​

предупреждение

Включение опций может привести к значительному увеличению расходов.

  • Обогащать чанки — добавлять к чанку дополнительную информацию для улучшения качества поиска: заголовок, краткое содержание, ключевые слова и вопросы, на которые отвечает чанк.
  • Генерировать описания изображений — добавлять чанки с описанием изображений для поиска по ним. Опция есть в настройках, только если в аккаунте разрешена хотя бы одна модель для описания изображений. Подробнее в разделе Изображения в ответе.

Суммаризация документов​

Эта функция позволяет строить иерархию суммаризаций (кратких изложений) по содержимому документов. Она улучшает качество ответов на обобщающие и сравнительные вопросы, например: «О чем этот документ?», «Какова основная стратегия?», «Сравни подходы A и B».

Суммаризация наиболее полезна для длинных документов (более 10 страниц). Для коротких документов, FAQ или справочников эффект будет минимальным.

предупреждение

Включение суммаризации увеличивает время и стоимость индексации. В режиме По отдельным документам при 100 чанках: +20% вызовов LLM, +30% токенов, +50–100% времени индексации, +20% размера индекса. В режиме По всей базе знаний нагрузка выше.

Режим​

Определяет, какие суммаризации будут построены:

  • По отдельным документам — подходит для большинства случаев. Суммаризации строятся внутри каждого документа. При обновлении или удалении документа его суммаризации автоматически пересоздаются или удаляются.

  • По всей базе знаний — позволяет отвечать на вопросы, затрагивающие несколько документов: «Какие общие темы в проекте?», «Как связаны документы X и Y?».

    предупреждение

    При изменении любого документа кросс-документные суммаризации перестраиваются полностью. Не рекомендуется для баз знаний с частыми обновлениями или большим количеством документов.

Модель для суммаризации​

Для суммаризации можно выбрать модель, которая разрешена в аккаунте для обогащения чанков. Для суммаризации рекомендуется выбирать ту же модель, что и для обогащения чанков, или более мощную. Более мощные модели дают более качественные суммаризации, но увеличивают стоимость индексации. Качество суммаризаций верхних уровней напрямую влияет на качество ответов на обобщающие вопросы.

Доступ к суммаризациям​

Настройка доступна только при выбранном режиме По всей базе знаний.

Кросс-документные суммаризации объединяют информацию из нескольких документов, которые могут иметь разные группы доступа. Эта настройка определяет, кто может видеть такие суммаризации:

  • Расширенный — суммаризация доступна, если пользователь имеет доступ хотя бы к одному из исходных документов.
  • Строгий — суммаризация доступна только при наличии доступа ко всем исходным документам. Публичные документы в проверку доступа не включаются.

Промпт для суммаризации​

В промпте можно указать дополнительные требования к содержанию суммаризаций.

к сведению

Для просмотра и редактирования промпта необходима роль не ниже KHUB_ADMIN.

Дополнительные параметры​

  • Максимальная глубина дерева — сколько уровней суммаризации строить. Значение 3 подходит для большинства случаев. Увеличьте для очень длинных документов (более 100 страниц), где нужны суммаризации высокого уровня обобщения.
  • Минимальное количество чанков для запуска — документы с меньшим количеством чанков не будут суммаризироваться. Для коротких документов суммаризация не дает значимого эффекта.
  • Максимальное количество токенов в одной суммаризации — ограничивает длину каждой суммаризации, которую генерирует модель. Увеличьте для длинных документов, чтобы получить более полные суммаризации.

Граф знаний​

Граф знаний помогает отвечать на вопросы, требующие понимания связей между объектами, например:

  • «Кто отвечает за компонент X?»
  • «Как связаны проект A и команда B?»
  • «Как изменение в модуле X повлияло на другие части системы?»

Подробнее о построении и использовании графа читайте в разделе Основные этапы работы Jay Knowledge Hub.

Доступные настройки:

  • Включить граф знаний — извлекать из документов сущности и связи между ними при индексации.

    предупреждение
    • Включение графа увеличивает стоимость индексации на ~30–50%.
    • Выключение графа знаний, как и включение, требует переиндексации базы знаний.

  • Группировать связанные сущности — объединять тесно связанные сущности в тематические кластеры — сообщества — и генерировать для них краткие сводки для ответов на обобщающие вопросы.

  • Минимальный интервал между обновлениями графа, в минутах — как часто пересчитывать сообщества и выполнять обслуживание графа. На извлечение сущностей и связей настройка не влияет: они извлекаются при каждой индексации.

    По умолчанию — 5 минут. Значение 0 означает пересчет после каждой индексации, 1440 — раз в сутки.

Настройки LLM​

Настройки LLM применяются:

  • Для формирования чанков, если выбран способ разделения текста с помощью LLM.
  • Для обогащения чанков, вне зависимости от выбранного способа разделения.
предупреждение

Эти настройки не применяются:

  • Для генерации описаний изображений. Модель для описаний изображений выбирается отдельно.
  • Для построения графа знаний. В облачной версии Jay Knowledge Hub используется модель GPT-4o mini, а в случае установки Jay Knowledge Hub в инфраструктуре вашей компании — модель, указанная в конфигурации.
  • Для суммаризации документов. Используется отдельная модель, которую вы выбираете в секции Суммаризация документов.

Состав настроек:

  • Модель для описания чанков — выберите одну из языковых моделей, доступных в аккаунте.
  • Модель для описания картинок — доступна для выбора, если выше в секции Подготовка данных с помощью LLM включена опция Генерировать описания изображений.
  • Максимальное количество токенов в запросе — ограничивает количество токенов, которое может быть отправлено в LLM.
  • Максимальное количество токенов в ответе — ограничивает количество токенов, которое может быть сгенерировано LLM за одну итерацию.
  • Температура — регулирует креативность ответов. При более высоких значениях результаты будут более творческими и менее предсказуемыми.
подсказка

Чтобы посмотреть, на какие части разделен ваш источник, скачайте архив с чанками:

  1. Перейдите в раздел Источники и наведите курсор на нужный источник.
  2. Нажмите → Архив чанков.

При тестировании базы знаний вы также сможете посмотреть, какие чанки были выбраны для подготовки ответа.