919 lines
44 KiB
Markdown
919 lines
44 KiB
Markdown
# 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. Сначала ищите ответ в базе знаний (RAG)
|
||
2. Если нашли — отвечайте на основе найденной информации
|
||
3. Если не нашли — честно скажите и предложите помощь оператора
|
||
4. Не придумывайте информацию о ценах, сроках, условиях
|
||
5. 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
|
||
|
||
### 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](./ai-assistant-configuration.md)** - технические детали настройки (временный)
|
||
|
||
### 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://docs.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
|
||
|