ваше сообщение коммита

md/RAG_ASSISTANT_INTEGRATION.md

@@ -7,13 +7,14 @@
 - Поддерживает фильтрацию по продуктам, сегментам клиентов (тегам), приоритету, дате и другим бизнес-полям.
 - Интегрируется с LLM (Ollama/OpenAI) для генерации финального ответа на основе найденного контекста.
 - Позволяет настраивать системный промт с плейсхолдерами для гибкой персонализации ответов.
+- Позволяет генерировать draft-ответ для администратора, который может быть отредактирован и отправлен вручную.
 
 ---
 
 ## Основные требования
 
-1. **Структура RAG-таблицы**
-   - Каждая строка содержит:
+1. **Гибкая структура RAG-таблицы**
+   - Пользователь может создавать таблицы с произвольными столбцами и назначать им специальное значение (purpose) через выпадающий список:
      - Вопрос (`question`)
      - Ответ (`answer`)
      - Ответ с уточняющим вопросом (`clarifyingAnswer`)
@@ -23,12 +24,13 @@
      - Дополнительный контекст (`context`)
      - Приоритет (`priority`)
      - Дата (`date`)
-   - Для каждого столбца указывается назначение (purpose) через выпадающий список при создании/редактировании.
+   - Для каждого столбца указывается назначение при создании/редактировании.
+   - Можно добавлять дополнительные столбцы для бизнес-атрибутов.
 
 2. **Фильтрация и поиск**
    - При поступлении вопроса пользователя:
      - Фильтровать строки по продукту, тегам пользователя, приоритету, дате и другим полям.
-     - Выполнять векторный поиск (embedding) только по релевантным строкам.
+     - Выполнять векторный поиск (embedding) только по релевантным строкам (по столбцу "Вопрос").
 
 3. **Интеграция с LLM**
    - После поиска по RAG-таблице формировать системный промт с подстановкой найденных данных (через плейсхолдеры).
@@ -59,6 +61,11 @@
    - Логируются все этапы работы ассистента: запрос пользователя, найденный контекст, результат LLM, время ответа, id пользователя и т.д.
    - Вся информация сохраняется для последующего анализа и улучшения качества ответов.
 
+7. **Автоответ и draft-ответ**
+   - Если найден релевантный вопрос (score > 0.95) — ассистент автоматически отвечает пользователю.
+   - Если нет — ассистент генерирует draft-ответ для администратора (через роут `/ai-draft`), который подставляется в поле ввода и ожидает отправки админом. Draft генерируется всегда, даже если нет точного совпадения в RAG.
+   - Draft-ответ строится с учётом промта, истории и всех доступных данных из RAG.
+
 ---
 
 ## Пример бизнес-сценария
@@ -69,6 +76,7 @@
 - Векторный поиск проводится только по релевантным строкам.
 - В системном промте используются плейсхолдеры для подстановки найденных данных.
 - LLM генерирует финальный ответ с учётом контекста, уточняющих вопросов и ответов на возражения.
+- Если точного совпадения нет — draft-ответ для администратора формируется на основе промта и истории.
 
 ---
 
@@ -89,4 +97,5 @@
 
 - Персонализированные, точные и масштабируемые ответы для разных продуктов и сегментов клиентов.
 - Гибкая настройка ассистента через UI и системный промт.
-- Возможность расширения под любые бизнес-сценарии. 
+- Возможность расширения под любые бизнес-сценарии. 
+- Draft-ответы для администратора, которые можно редактировать и отправлять вручную. 

md/RAG_SEARCH_SETUP_AND_TEST.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+# План настройки и тестирования поиска по таблице RAG
+
+## 1. Подготовка таблицы RAG
+- Убедиться, что таблица RAG создана и содержит пары "вопрос-ответ".
+- Добавить несколько тестовых записей через UI или напрямую в базу данных.
+
+## 2. Настройка провайдера эмбеддингов
+- В настройках ассистента выбрать нужного провайдера (OpenAI, Ollama и др.).
+- Ввести API-ключ и Base URL (например, для OpenAI: https://api.openai.com/v1).
+- Сохранить настройки.
+
+## 3. Проверка настроек ассистента
+- Убедиться, что выбран актуальный ID таблицы RAG.
+- Проверить выбранного провайдера эмбеддингов.
+- Установить порог релевантности (например, 0.95).
+
+## 4. Проверка backend-логики
+- Проверить, что в backend (например, в ragService.js) реализован поиск по RAG с использованием выбранного провайдера эмбеддингов.
+- Убедиться, что используется актуальный ID таблицы и динамический выбор провайдера.
+- Проверить возможность изменения порога релевантности.
+
+## 5. Тестирование через UI
+- Отправить ассистенту вопрос, который есть в RAG-таблице — убедиться, что ответ возвращается из базы.
+- Отправить вопрос, которого нет в таблице — убедиться, что ассистент либо не отвечает, либо использует LLM (по настройкам).
+
+## 6. Проверка логов backend
+- Проверить логи на наличие сообщений о поиске по RAG, найденных совпадениях и выбранном провайдере эмбеддингов.
+- В случае ошибок — проанализировать и устранить их.
+
+## 7. Тестирование через API (опционально)
+- Использовать Postman/curl для отправки запросов напрямую к backend.
+- Пример запроса:
+  ```http
+  POST /api/chat/message
+  {
+    "userId": 137,
+    "message": "Как зовут?"
+  }
+  ```
+
+## 8. Автоматизация тестирования (по желанию)
+- Написать автотесты (например, на Mocha/Jest), которые будут отправлять вопросы и сверять ответы с ожидаемыми из RAG.
+
+## 9. Рекомендации
+- Для тестов использовать уникальные, простые вопросы и ответы.
+- После каждого изменения настроек проводить тестовые запросы.
+- Добавить в UI индикатор источника ответа (из базы или сгенерирован).
+
+---
+
+**Если потребуется пример кода или помощь с конкретной реализацией — обращайтесь!**