VC-HB3-Accelerator/DLE
1
1
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases 1 Wiki Activity

chore: удаление документации и упрощение README

Browse Source
This commit is contained in:
Alex
2025-11-01 20:12:24 +03:00
parent 6d0bfde1cd
commit f100935d3e
27 changed files with 0 additions and 10554 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

929
docs/setup-ai-assistant.md
View File

@@ -1,929 +0,0 @@
# Инструкция по настройке AI Ассистента с векторным поиском
## 🤖 Полное руководство по запуску интеллектуального помощника
Этот документ описывает пошаговый процесс настройки AI ассистента для решения бизнес-задач через электронные таблицы и векторный поиск.
---
## 📚 Что вы настроите
После выполнения инструкции у вас будет:
✅ Работающий AI ассистент с локальной моделью (Ollama)
✅ База знаний для ответов клиентам (FAQ)
✅ Автоматизация работы с поставщиками
✅ Система обучения персонала
✅ Векторный поиск по вашим данным
✅ Значительная экономия времени и ресурсов
> 💡 **Экономический эффект**: См. [AI Ассистент](./ai-assistant.md) - там подробно описаны все возможности и расчеты экономии.
---
## ⏱️ Время настройки
- **Быстрая настройка**: 20-30 минут (базовый FAQ)
- **Полная настройка**: 1-2 часа (все возможности)
---
## Шаг 1: Установка и запуск Ollama
### 1.1 Проверка статуса Ollama
1. Перейдите в **Настройки** → вкладка **Интеграции**
2. Найдите блок **"Ollama"** и нажмите **"Подробнее"**
3. Проверьте статус подключения:
- ✅ **"Ollama is running"** — все готово, переходите к шагу 1.3
- ❌ **"Ollama API not responding"** — переходите к шагу 1.2
### 1.2 Запуск Ollama (если не запущен)
Если Ollama не запущен, выполните в терминале:
```bash
# Для Docker (рекомендуется)
docker-compose up -d ollama
# Или локально
ollama serve
```
Обновите страницу и проверьте статус снова.
### 1.3 Установка модели для AI
1. В разделе **Ollama** нажмите **"Установить модель"**
2. Выберите модель:
- **qwen2.5:7b** (рекомендуется) — для русского языка, 4.7 GB
- **llama2:7b** — для английского, 3.8 GB
- **mistral:7b** — универсальная, 4.1 GB
3. Нажмите **"Установить"**
4. Дождитесь завершения загрузки (5-10 минут в зависимости от скорости интернета)
> 💡 **Подсказка**: Модель скачивается один раз и хранится локально
### 1.4 Установка Embedding модели
1. В том же разделе найдите **"Установить Embedding модель"**
2. Выберите модель:
- **mxbai-embed-large:latest** (рекомендуется) — 670 MB
- **nomic-embed-text:latest** — альтернатива, 274 MB
3. Нажмите **"Установить"**
> ⚠️ **Важно**: Embedding модель нужна для векторного поиска (RAG)
---
## Шаг 2: Создание базы знаний (электронные таблицы)
### 2.1 Создание таблицы FAQ
1. Перейдите в **Таблицы** (в главном меню)
2. Нажмите **"+ Создать таблицу"**
3. Заполните:
- **Название**: `FAQ - Часто задаваемые вопросы`
- **Описание**: `База знаний для AI ассистента по работе с клиентами`
4. Нажмите **"Создать"**
### 2.2 Настройка столбцов таблицы
Добавьте следующие столбцы:
#### Столбец 1: Вопрос (обязательный для RAG)
1. Нажмите **"+ Добавить столбец"**
2. Заполните:
- **Название**: `Вопрос`
- **Тип**: `Текст`
- **Назначение**: Выберите `Вопрос для AI` ⭐
3. Нажмите **"Сохранить"**
> ⚠️ **Критично**: Обязательно выберите назначение "Вопрос для AI" — это поле будет индексироваться для векторного поиска
#### Столбец 2: Ответ (обязательный для RAG)
1. Нажмите **"+ Добавить столбец"**
2. Заполните:
- **Название**: `Ответ`
- **Тип**: `Текст`
- **Назначение**: Выберите `Ответ AI` ⭐
3. Нажмите **"Сохранить"**
#### Столбец 3: Продукт (опционально, для фильтрации)
1. Нажмите **"+ Добавить столбец"**
2. Заполните:
- **Название**: `Продукт`
- **Тип**: `Множественный выбор`
- **Варианты**: `Базовый`, `Премиум`, `Корпоративный`
- **Назначение**: Выберите `Фильтр по продукту`
3. Нажмите **"Сохранить"**
#### Столбец 4: Теги (опционально, для категоризации)
1. Нажмите **"+ Добавить столбец"**
2. Заполните:
- **Название**: `Теги`
- **Тип**: `Множественный выбор`
- **Варианты**: `Оплата`, `Доставка`, `Возврат`, `Гарантия`, `Техподдержка`
- **Назначение**: Выберите `Теги пользователя`
3. Нажмите **"Сохранить"**
#### Столбец 5: Приоритет (опционально)
1. Нажмите **"+ Добавить столбец"**
2. Заполните:
- **Название**: `Приоритет`
- **Тип**: `Число`
- **Назначение**: Выберите `Приоритет`
3. Нажмите **"Сохранить"**
> 💡 **Подсказка**: Вопросы с более высоким приоритетом будут показываться AI первыми
### 2.3 Заполнение базы знаний
Добавьте типовые вопросы и ответы:
**Пример 1: Оплата**
| Вопрос | Ответ | Продукт | Теги | Приоритет |
|--------|-------|---------|------|-----------|
| Как оплатить заказ? | Мы принимаем оплату банковской картой, через PayPal, или банковским переводом. Выберите удобный способ при оформлении заказа. | Все | Оплата | 10 |
| Можно ли оплатить частями? | Да, для заказов от 50,000₽ доступна рассрочка на 3, 6 или 12 месяцев без переплаты. | Премиум, Корпоративный | Оплата | 8 |
**Пример 2: Доставка**
| Вопрос | Ответ | Продукт | Теги | Приоритет |
|--------|-------|---------|------|-----------|
| Сколько времени занимает доставка? | Стандартная доставка: 3-5 рабочих дней по России. Экспресс-доставка: 1-2 дня в крупных городах. | Все | Доставка | 10 |
| Сколько стоит доставка? | Бесплатная доставка при заказе от 5,000₽. Для заказов менее 5,000₽ стоимость доставки 300₽. | Все | Доставка | 9 |
**Пример 3: Возврат**
| Вопрос | Ответ | Продукт | Теги | Приоритет |
|--------|-------|---------|------|-----------|
| Как вернуть товар? | Возврат возможен в течение 14 дней с момента получения. Товар должен быть в оригинальной упаковке, с сохранением товарного вида. Свяжитесь с поддержкой для оформления возврата. | Все | Возврат | 10 |
| Когда вернут деньги? | Возврат денежных средств производится в течение 5-10 рабочих дней после получения товара на наш склад. | Все | Возврат | 8 |
> 💡 **Рекомендация**: Добавьте минимум 20-30 вопросов для качественной работы AI. Чем больше вопросов, тем точнее ответы!
### 2.4 Активация таблицы как источника для AI
1. В правом верхнем углу таблицы найдите **⚙️ Настройки таблицы**
2. Включите переключатель **"Использовать как источник для AI"** ✅
3. Нажмите **"Сохранить"**
> ✅ **Готово!** Таблица теперь индексируется для векторного поиска
---
## Шаг 3: Настройка AI провайдера (Ollama)
### 3.1 Открытие настроек Ollama
1. Перейдите в **Настройки** → **Интеграции**
2. Найдите блок **"Ollama"** и нажмите **"Подробнее"**
### 3.2 Проверка Base URL
1. Проверьте поле **Base URL**:
- Для Docker: `http://ollama:11434` ✅
- Для локального: `http://localhost:11434`
2. Если URL неверный, исправьте и нажмите **"Сохранить"**
### 3.3 Выбор модели
1. В поле **"Модель (LLM)"** выберите установленную модель:
- `qwen2.5:7b` (рекомендуется для русского)
2. В поле **"Embeddings-модель"** выберите:
- `mxbai-embed-large:latest`
3. Нажмите **"Сохранить"**
---
## Шаг 4: Настройка AI Ассистента
### 4.1 Открытие настроек ассистента
1. Перейдите в **Настройки** → **Интеграции**
2. Найдите блок **"ИИ-ассистент"** и нажмите **"Подробнее"**
### 4.2 Настройка системного промта
В поле **"Системный промт"** введите инструкции для AI:
**Базовый промт (для начала)**:
```
Вы — профессиональный ассистент службы поддержки компании.
Правила:
1. Отвечайте вежливо и профессионально
2. Используйте информацию из базы знаний
3. Если информации нет — предложите связаться с оператором
4. Отвечайте кратко и по существу
5. Всегда заканчивайте вопросом "Чем еще могу помочь?"
```
**Продвинутый промт (с персонализацией)**:
```
Вы — профессиональный ассистент службы поддержки компании "Название вашей компании".
О компании:
- Мы занимаемся [краткое описание бизнеса]
- Наши ценности: качество, надежность, клиентоориентированность
Стиль общения:
- Дружелюбный, но профессиональный
- Обращайтесь к клиенту на "Вы"
- Используйте эмодзи умеренно (1-2 на сообщение)
Правила ответа:
1. ОБЯЗАТЕЛЬНО: Отвечайте ТОЛЬКО на русском языке. Все вопросы и ответы должны быть на русском языке
2. Сначала ищите ответ в базе знаний (RAG)
3. Если нашли — отвечайте на основе найденной информации
4. Если не нашли — честно скажите и предложите помощь оператора
5. Не придумывайте информацию о ценах, сроках, условиях
6. При сложных вопросах предлагайте связаться с менеджером
Всегда заканчивайте: "Чем еще могу помочь? 😊"
```
### 4.3 Выбор моделей
1. **LLM-модель**: Выберите `qwen2.5:7b (ollama)`
2. **Embedding-модель**: Выберите `mxbai-embed-large:latest (ollama)`
> 💡 **Подсказка**: Модели автоматически подтянутся из настроек Ollama
> 📊 **Размер контекстного окна**:
> - **Qwen2.5:7b**: Базовый контекст = **32,768 токенов** (~24,000 русских слов)
> - Всего данных, отправляемых в модель:
> - Системный промпт: ~500-2000 символов (~300-1200 токенов)
> - История диалога: до 20 сообщений (~100-500 токенов на сообщение = ~2000-10000 токенов)
> - RAG контекст: ~500-2000 токенов (из найденных данных)
> - Текущий вопрос: ~50-200 токенов
> - **Итого**: примерно 3,000-15,000 токенов (запас достаточен)
> - Если нужен больший контекст → используйте Qwen3 с YaRN (до 131K токенов)
### 4.4 Выбор RAG-таблицы
1. В поле **"Выбранные RAG-таблицы"** выберите созданную таблицу:
- `FAQ - Часто задаваемые вопросы`
2. Нажмите **"Сохранить"**
### 4.5 Настройка правил AI (Rules)
Создайте набор правил для управления поведением AI:
1. Нажмите кнопку **"Создать"** рядом с полем "Набор правил"
2. В модальном окне заполните:
**Название**: `Гибридный режим (RAG + генерация)`
**Описание**: `AI сначала ищет в базе знаний, если не находит — генерирует ответ`
**Правила (JSON)**:
```json
{
"checkUserTags": true,
"searchRagFirst": true,
"generateIfNoRag": true,
"temperature": 0.7,
"maxTokens": 500
}
```
3. Нажмите **"Сохранить"**
4. Выберите созданное правило в выпадающем списке
> 💡 **Что означают параметры**:
> - `checkUserTags: true` — учитывать теги пользователя при поиске
> - `searchRagFirst: true` — сначала искать в базе знаний
> - `generateIfNoRag: true` — генерировать ответ, если ничего не найдено
> - `temperature: 0.7` — баланс между точностью и креативностью (0.0-1.0)
> - `maxTokens: 500` — максимальная длина ответа
### 4.6 Настройки RAG поиска
Разверните раздел **"🔍 Настройки RAG поиска"**:
**Базовые настройки:**
1. **Метод поиска**: Выберите `Гибридный поиск` (рекомендуется)
2. **Максимальное количество результатов**: `5`
3. **Порог релевантности**: `0.1` (от 0.01 до 1.0)
**Извлечение ключевых слов:**
1. ✅ **Включить извлечение ключевых слов**
2. **Минимальная длина слова**: `3`
3. **Максимальное количество ключевых слов**: `10`
4. ✅ **Удалять стоп-слова**
**Веса поиска (для гибридного):**
1. **Семантический поиск**: `70%` (точность)
2. **Поиск по ключевым словам**: `30%` (скорость)
**Дополнительные настройки:**
1. ✅ **Нечеткий поиск** (для опечаток)
2. ✅ **Стемминг слов** (находит разные формы слова)
3. ☐ **Поиск синонимов** (пока отключен)
### 4.7 Сохранение настроек
Нажмите кнопку **"Сохранить"** внизу формы.
---
## Шаг 5: Тестирование AI Ассистента
### 5.1 Использование встроенного тестера
1. На странице настроек AI ассистента прокрутите вниз до блока **"🔍 Мониторинг системы"**
2. В разделе **"🧠 Тест RAG-функциональности"**:
- Убедитесь, что выбрана таблица `FAQ - Часто задаваемые вопросы`
- Введите тестовый вопрос: `Как оплатить заказ?`
- Нажмите **"Тестировать RAG"**
3. Наблюдайте за процессом:
- 🔍 Ищем ответ в базе знаний... (векторный поиск)
- 🤖 Генерируем ответ с помощью ИИ... (LLM генерация)
- ✅ Готово!
4. Проверьте результат:
- Должен отобразиться ответ из вашей таблицы
- Score (оценка близости): чем ближе к 0, тем лучше
> 💡 **Хороший Score**: от -300 до 0 (ответ найден)
> ⚠️ **Плохой Score**: больше 300 (ответ не найден, AI придумает свой)
### 5.2 Тестирование через Web Chat
1. Перейдите на главную страницу приложения
2. Найдите виджет **"💬 Чат с AI"** (обычно справа внизу)
3. Нажмите на виджет, чтобы открыть чат
4. Введите вопрос: `Сколько стоит доставка?`
5. Проверьте ответ AI
**Ожидаемый результат:**
```
🤖 AI Ассистент:
Бесплатная доставка при заказе от 5,000₽.
Для заказов менее 5,000₽ стоимость доставки 300₽.
Чем еще могу помочь? 😊
```
### 5.3 Тестирование разных сценариев
Попробуйте задать различные вопросы:
**✅ Вопрос из базы знаний:**
```
Пользователь: "Как вернуть товар?"
AI: [Ответ из таблицы FAQ]
```
**⚠️ Вопрос НЕ из базы знаний:**
```
Пользователь: "Какая погода сегодня?"
AI: "Извините, я специализируюсь на вопросах о нашей компании и продуктах.
По вопросам погоды обратитесь к специализированным сервисам.
Чем еще могу помочь?"
```
**🎯 Вопрос с опечаткой:**
```
Пользователь: "Как аплатить заказ?" (опечатка)
AI: [Найдет правильный ответ благодаря нечеткому поиску]
```
---
## Шаг 6: Расширенные возможности (опционально)
### 6.1 Создание таблицы для работы с поставщиками
#### Структура таблицы "База поставщиков"
1. Создайте новую таблицу: `База поставщиков`
2. Добавьте столбцы:
| Столбец | Тип | Описание |
|---------|-----|----------|
| Название компании | Текст | Наименование поставщика |
| Категория товаров | Множественный выбор | Электроника, Мебель, Одежда, и т.д. |
| Контактное лицо | Текст | ФИО менеджера |
| Email | Текст | Электронная почта |
| Телефон | Текст | Контактный телефон |
| Цены | Текст | Прайс-лист (краткое описание) |
| Условия оплаты | Текст | Отсрочка, предоплата, и т.д. |
| Минимальный заказ | Число | Минимальная сумма заказа |
| Срок доставки | Текст | Сроки поставки |
| Рейтинг | Число | Оценка от 1 до 10 |
| Примечания | Текст | Дополнительная информация |
3. Активируйте как источник для AI
4. Заполните данными о ваших поставщиках
#### Промт для AI закупщика
Добавьте в системный промт:
```
ДОПОЛНИТЕЛЬНО - Работа с поставщиками:
Когда пользователь спрашивает о поставщиках:
1. Ищите в базе "База поставщиков"
2. Фильтруйте по категории товаров
3. Сортируйте по рейтингу и условиям
4. Предоставьте ТОП-3 рекомендации
Формат ответа:
🏆 TOP-3 поставщика по запросу "[категория]":
1. [Название] ⭐ [Рейтинг]/10
📧 [Email] | 📞 [Телефон]
💰 Условия: [Условия оплаты]
🚚 Доставка: [Срок доставки]
📦 Минимум: [Минимальный заказ]₽
2. ...
3. ...
Рекомендую связаться с [Название первого поставщика] — лучшие условия.
```
### 6.2 Создание таблицы для обучения персонала
#### Структура таблицы "База знаний для сотрудников"
1. Создайте новую таблицу: `База знаний для сотрудников`
2. Добавьте столбцы:
| Столбец | Тип | Описание |
|---------|-----|----------|
| Вопрос | Текст | Вопрос сотрудника (назначение: Вопрос для AI) |
| Ответ | Текст | Подробный ответ (назначение: Ответ AI) |
| Категория | Множественный выбор | Продажи, HR, Финансы, IT, Маркетинг |
| Отдел | Множественный выбор | Для какого отдела актуально |
| Сложность | Число | От 1 (простой) до 5 (сложный) |
| Инструкции | Текст | Пошаговые инструкции (если есть) |
| Ссылки | Текст | Ссылки на документы/видео |
| Дата обновления | Дата | Когда информация обновлялась |
3. Примеры вопросов:
**Категория "Продажи":**
- "Как оформить возврат клиенту?"
- "Какие скидки можно давать постоянным клиентам?"
- "Как работать с корпоративными клиентами?"
**Категория "HR":**
- "Как оформить отпуск?"
- "Куда обращаться по больничному?"
- "Как происходит адаптация новых сотрудников?"
**Категория "IT":**
- "Как получить доступ к корпоративной почте?"
- "Что делать при проблемах с VPN?"
- "Как создать заявку в техподдержку?"
### 6.3 Создание связей между таблицами
#### Пример: Связь "Клиенты" → "Заказы"
1. Создайте таблицу **"Клиенты"**:
- Название, Email, Телефон, Статус (VIP/Обычный)
2. Создайте таблицу **"Заказы"**:
- Номер заказа, Дата, Сумма
3. В таблице "Заказы" добавьте столбец:
- **Название**: `Клиент`
- **Тип**: `Связь (Relation)`
- **Связанная таблица**: выберите `Клиенты`
- **Показывать поле**: выберите `Название`
4. Добавьте еще один столбец в "Заказы":
- **Название**: `Email клиента`
- **Тип**: `Lookup (Подстановка)`
- **Связь через**: выберите столбец `Клиент`
- **Подставлять поле**: выберите `Email`
**Результат**: При выборе клиента автоматически подставится его Email!
#### Использование AI с связанными таблицами
AI автоматически понимает связи и может отвечать на вопросы:
```
Пользователь: "Покажи все заказы клиента Иванов"
AI: [Ищет в таблице Заказы, фильтрует по клиенту Иванов]
```
---
## Шаг 7: Интеграция с Telegram и Email (опционально)
### 7.1 Настройка Telegram бота
1. Перейдите в **Настройки** → **Интеграции** → **Telegram**
2. Создайте бота через [@BotFather](https://t.me/botfather) в Telegram:
- Отправьте `/newbot`
- Выберите имя и username бота
- Скопируйте **Bot Token**
3. В настройках DLE введите:
- **Bot Token**: вставьте токен от BotFather
- **Bot Username**: username вашего бота (например, `@mycompany_bot`)
4. Нажмите **"Сохранить"**
5. В настройках AI ассистента выберите этот Telegram бот в поле **"Telegram-бот"**
**Результат**: AI будет отвечать на сообщения в Telegram!
### 7.2 Настройка Email интеграции
1. Перейдите в **Настройки** → **Интеграции** → **Email**
2. Заполните IMAP настройки (для получения писем):
- **IMAP Host**: `imap.gmail.com` (для Gmail)
- **IMAP Port**: `993`
- **IMAP User**: ваш email
- **IMAP Password**: пароль приложения (не основной пароль!)
3. Заполните SMTP настройки (для отправки писем):
- **SMTP Host**: `smtp.gmail.com`
- **SMTP Port**: `587`
- **SMTP User**: ваш email
- **SMTP Password**: пароль приложения
- **From Email**: email для отправки
4. Нажмите **"Тест IMAP"** и **"Тест SMTP"** для проверки
5. Нажмите **"Сохранить"**
6. В настройках AI ассистента выберите этот Email в поле **"Email для связи"**
> ⚠️ **Важно для Gmail**: Создайте "Пароль приложения" в настройках безопасности Google
**Результат**: AI будет отвечать на входящие email автоматически!
---
## Шаг 8: Мониторинг и оптимизация
### 8.1 Проверка статуса сервисов
1. Перейдите в **Настройки** → **Интеграции** → **ИИ-ассистент**
2. Прокрутите вниз до **"🔍 Мониторинг системы"**
3. Нажмите **"🔄 Обновить статус"**
4. Проверьте статусы:
- 🟢 **Backend**: должен быть "Работает"
- 🟢 **Postgres**: должен быть "Работает"
- 🟢 **Ollama**: должен показывать количество моделей
- 🟢 **Vector Search**: должен быть "Работает"
> ⚠️ Если что-то красное (🔴) — см. раздел "Решение проблем" ниже
### 8.2 Анализ качества ответов
Регулярно проверяйте качество ответов AI:
1. **Score в тестере RAG**:
- **-300 до 0** ✅ — отличное совпадение
- **0 до 300** ⚠️ — среднее совпадение
- **>300** ❌ — совпадение не найдено
2. **Если Score плохой**:
- Добавьте больше похожих вопросов в таблицу
- Используйте разные формулировки одного вопроса
- Увеличьте порог релевантности (например, до 0.2)
### 8.3 Оптимизация настроек RAG
Экспериментируйте с настройками для улучшения результатов:
**Для более точных ответов:**
```
Метод поиска: Семантический
Порог релевантности: 0.05 (ниже = строже)
Веса: Семантический 100% / Ключевые слова 0%
```
**Для более быстрых ответов:**
```
Метод поиска: Поиск по ключевым словам
Максимальное количество результатов: 3
```
**Для баланса (рекомендуется):**
```
Метод поиска: Гибридный
Веса: Семантический 70% / Ключевые слова 30%
Порог релевантности: 0.1
```
---
## ✅ AI Ассистент готов к работе!
### Что у вас теперь есть
✅ **Локальный AI ассистент** без зависимости от облака
✅ **База знаний FAQ** для ответов клиентам
✅ **Векторный поиск** для точных ответов
✅ **Настроенные правила** поведения AI
✅ **Система мониторинга** для контроля качества
### Экономический эффект
При правильной настройке AI ассистента вы получите:
✅ **Автоматизацию рутинных задач** - высвобождение времени для стратегии
✅ **Повышение качества обслуживания** - AI работает 24/7 без усталости
✅ **Снижение операционных расходов** - меньше персонала на рутинных задачах
✅ **Ускорение принятия решений** - мгновенный доступ к информации
> 💡 **Подробная информация**: См. [AI Ассистент - полное описание](./ai-assistant.md#экономический-эффект) - там детально описаны все возможности, кейсы применения и расчеты экономии.
---
## 📚 Следующие шаги
### Расширьте возможности AI
1. **Добавьте больше таблиц**:
- База знаний для партнеров
- Инструкции для персонала
- Каталог продуктов
- База контактов
2. **Создайте правила для разных сценариев**:
- Строгий режим (только RAG) — для финансов
- Креативный режим (больше генерации) — для маркетинга
- Гибридный режим (баланс) — для поддержки
3. **Интегрируйте с другими системами**:
- CRM (синхронизация клиентов)
- Складская система (остатки товаров)
- Бухгалтерия (счета и оплаты)
### Обучите команду
1. Покажите сотрудникам, как работает AI
2. Объясните, как добавлять новые вопросы в базу
3. Установите процесс регулярного обновления базы знаний
4. Назначьте ответственного за качество ответов AI
---
## 🆘 Решение проблем
### Проблема: Ollama не запускается
**Симптомы**: Статус "Ollama API not responding"
**Решение**:
```bash
# Проверить контейнер
docker ps | grep ollama
# Перезапустить
docker-compose restart ollama
# Проверить логи
docker-compose logs ollama
```
### Проблема: AI отвечает неточно
**Симптомы**: Ответы не соответствуют базе знаний
**Решение**:
1. Проверьте Score в тестере (должен быть < 300)
2. Добавьте больше вариантов вопросов в таблицу
3. Уменьшите порог релевантности (например, до 0.05)
4. Проверьте, что столбцы имеют правильные назначения ("Вопрос для AI", "Ответ AI")
### Проблема: Vector Search не работает
**Симптомы**: Статус Vector Search показывает ошибку
**Решение**:
1. Проверьте, установлена ли Embedding модель
2. Пересоберите индекс: на странице таблицы нажмите **"🔄 Пересобрать индекс"**
3. Проверьте, что таблица активирована как источник для AI
### Проблема: AI отвечает на неправильном языке
**Симптомы**: Ответы на английском вместо русского
**Решение**:
1. Измените системный промт, добавив в начало: `ВСЕГДА отвечай на русском языке.`
2. Используйте модель `qwen2.5:7b` вместо `llama2:7b`
3. В правилах AI установите `"language": "ru"`
### Проблема: Медленные ответы
**Симптомы**: AI отвечает дольше 5-10 секунд
**Решение**:
1. Используйте меньшую модель (`mistral:7b` вместо `qwen2.5:14b`)
2. Уменьшите `maxResults` в настройках RAG (например, до 3)
3. Отключите "Поиск синонимов" в дополнительных настройках
4. Используйте SSD для хранения моделей
---
## 📖 Дополнительная документация
### Изучите возможности AI
- 🤖 **[AI Ассистент - полное описание](./ai-assistant.md)** - все возможности и кейсы применения
- 📊 **[Система электронных таблиц](./tables-system.md)** - техническое описание таблиц (временный)
- ⚙️ **[Конфигурация AI](./setup-ai-assistant.md#техническая-документация-для-разработчиков)** - технические детали настройки
### Общая документация
- 🛡️ **[Безопасность](./security.md)** - как AI защищает ваши данные
- 💼 **[Блокчейн для бизнеса](./blockchain-for-business.md)** - интеграция AI с блокчейном
- 📋 **[FAQ](./FAQ.md)** - часто задаваемые вопросы
### Поддержка
- 💬 **Чат поддержки**: https://hb3-accelerator.com/
- 📧 **Email**: info@hb3-accelerator.com
- 📚 **База знаний**: https://hb3-accelerator.com
---
## 🔧 Техническая документация (для разработчиков)
### Архитектура системы AI
```
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Настройка AI Ассистента в DLE │
├───────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🤖 AI Провайдеры: │
│ ├── OpenAI (GPT-4, GPT-3.5) │
│ ├── Anthropic (Claude) │
│ ├── Google (Gemini) │
│ └── Ollama (локальные модели) │
│ │
│ ⚙️ Настройки AI: │
│ ├── System Prompt │
│ ├── Выбор LLM модели │
│ ├── Выбор Embedding модели │
│ ├── Выбор RAG-таблиц │
│ ├── Правила (Rules) │
│ └── Настройки RAG поиска │
│ │
│ 📋 Правила (Rules): │
│ ├── JSON конфигурация поведения │
│ ├── Создание/редактирование/удаление │
│ └── Привязка к AI ассистенту │
│ │
│ 🔗 Интеграции: │
│ ├── Email (IMAP + SMTP) │
│ └── Telegram Bot │
│ │
│ 🔍 RAG: │
│ ├── Выбор таблиц для поиска │
│ ├── Настройки поиска (гибридный/семантический) │
│ ├── Порог релевантности │
│ └── Извлечение ключевых слов │
│ │
│ 📊 Мониторинг: │
│ ├── Статус сервисов (Backend, Ollama, Postgres) │
│ ├── Тест RAG-функциональности │
│ └── Отслеживание прогресса │
│ │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
```
### База данных
#### Таблица: `ai_providers_settings`
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_providers_settings (
id SERIAL PRIMARY KEY,
provider_encrypted TEXT, -- Провайдер: openai, anthropic, google, ollama
api_key_encrypted TEXT, -- API ключ (зашифрован)
base_url_encrypted TEXT, -- Base URL для API
selected_model_encrypted TEXT, -- Выбранная LLM модель
embedding_model_encrypted TEXT, -- Выбранная Embedding модель
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT NOW(),
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT NOW()
);
```
#### Таблица: `ai_assistant_settings`
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_assistant_settings (
id SERIAL PRIMARY KEY,
system_prompt_encrypted TEXT, -- Системный промт
selected_rag_tables INTEGER[], -- Массив ID RAG-таблиц
languages TEXT[], -- Массив поддерживаемых языков
model_encrypted TEXT, -- Выбранная LLM модель
embedding_model_encrypted TEXT, -- Выбранная Embedding модель
rules JSONB, -- Правила (DEPRECATED)
rules_id INTEGER REFERENCES ai_assistant_rules(id), -- Ссылка на правило
telegram_settings_id INTEGER, -- Ссылка на Telegram бота
email_settings_id INTEGER, -- Ссылка на Email настройки
rag_settings JSONB, -- Настройки RAG поиска
updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
updated_by INTEGER
);
```
#### Таблица: `ai_assistant_rules`
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_assistant_rules (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL, -- Название набора правил
description TEXT, -- Описание правила
rules JSONB NOT NULL, -- JSON конфигурация
rules_encrypted TEXT, -- Зашифрованная версия правил
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
```
### Backend API
#### Настройки AI провайдеров
- **GET** `/settings/ai-settings/:provider` — Получить настройки провайдера
- **PUT** `/settings/ai-settings/:provider` — Сохранить настройки провайдера
- **DELETE** `/settings/ai-settings/:provider` — Удалить настройки провайдера
- **GET** `/settings/ai-settings/:provider/models` — Получить список моделей
- **POST** `/settings/ai-settings/:provider/verify` — Проверить API ключ
#### Настройки AI ассистента
- **GET** `/settings/ai-assistant` — Получить настройки ассистента
- **PUT** `/settings/ai-assistant` — Сохранить настройки ассистента
#### Правила AI
- **GET** `/settings/ai-assistant-rules` — Получить все правила
- **GET** `/settings/ai-assistant-rules/:id` — Получить правило по ID
- **POST** `/settings/ai-assistant-rules` — Создать правило
- **PUT** `/settings/ai-assistant-rules/:id` — Обновить правило
- **DELETE** `/settings/ai-assistant-rules/:id` — Удалить правило
#### Ollama (локальные модели)
- **GET** `/ollama/status` — Проверить статус Ollama
- **GET** `/ollama/models` — Получить список моделей
- **POST** `/ollama/install` — Установить модель
- **DELETE** `/ollama/models/:modelName` — Удалить модель
### Frontend страницы
- **`/settings/ai`** — Главная страница интеграций
- **`/settings/ai/:provider`** — Настройки AI провайдера
- **`/settings/ai/assistant`** — Настройки AI ассистента
### Процесс обработки сообщения
```
1. Пользователь → Сообщение
↓
2. UnifiedMessageProcessor
↓
3. Проверка языка (только русский)
↓
4. Дедупликация (хеш сообщения)
↓
5. Загрузка настроек (aiAssistantSettingsService)
↓
6. Загрузка правил (aiAssistantRulesService)
↓
7. RAG поиск (ragService)
├── Семантический поиск (vector search)
├── Поиск по ключевым словам
└── Гибридный поиск
↓
8. Генерация ответа (generateLLMResponse)
├── System Prompt
├── История разговора
├── Контекст из RAG
└── Правила
↓
9. Ответ → Пользователь
```
### Безопасность
- **Шифрование**: Все чувствительные поля зашифрованы с помощью AES-256
- **Права доступа**: Только администраторы могут изменять настройки
- **Валидация**: Проверка всех входных данных и API ключей
---
**© 2024-2025 Тарабанов Александр Викторович. Все права защищены.**
**Версия документа**: 1.0.0
**Дата создания**: October 25, 2025