> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.suvvy.ai/ru/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.suvvy.ai/ru/baza-znanii/chek-list-vybora-formata-bazy-znanii.md). # Чек-лист выбора формата базы знаний Ниже — подробный разбор каждого инструмента, чтобы вы могли принять взвешенное решение. ## Чек-лист для быстрого выбора Прежде чем углубляться в детали, ответьте на ***три вопроса***: 1. **Мои данные строго организованы в столбцы (как в Excel) или это связный текст?** * Столбцы → **Таблицы** * Текст → **База знаний** 2. **Информация обновляется каждый день/час или статична неделями?** * Часто → **Таблицы** * Редко → **База знаний** 3. Агент **должен искать точное совпадение (например, артикул) или понимать смысл вопроса?** * Точный поиск → **Таблицы** * Смысловой поиск → **База знаний** ### Таблицы: для точных данных, которые живут своей жизнью Представьте, что ваши данные — это идеально организованный склад с пронумерованными ячейками. Здесь всё разложено по полочкам: строки и столбцы. Этот инструмент незаменим, когда критична точность и актуальность конкретных значений. В таком случае нужно использовать **Таблицы.** **Когда это ваш выбор:** * **Жёсткая структура:** Ваши данные изначально существуют в виде таблиц: номенклатура товаров, многостраничные прайс-листы, сетки расписаний, списки филиалов с адресами и телефонами. * **Динамические изменения:** Информация устаревает молниеносно. Сегодня цена одна, завтра — другая. Товар появился в наличии или закончился. Агенту всегда нужна самая свежая цифра, и точечное обновление в таблице решает эту задачу идеально. * **Поиск по ключу:** Клиент ищет не «что-то расслабляющее», а конкретный «артикул 1234» или хочет узнать цену на услугу «Стрижка модельная». Агент должен найти точное, а не наиболее похожее по смыслу совпадение. {% hint style="info" %} **Источники данных:** Вы загружаете информацию в виде файлов CSV, XLS или напрямую подключаете Google Sheets. {% endhint %} #### **Как это работает:** В отличие от Базы знаний, просто загрузить файл недостаточно. Таблица — это пассивное хранилище. Чтобы агент начал с ним взаимодействовать, нужно создать «интерфейс» — **специальную функцию** (например, `suvvy_product_price_table`). Вы прописываете в промпте (инструкции) агента правило: **«Если клиент спрашивает про цену или наличие товара, вызови функцию `suvvy_product_price_table` для поиска информации»**. Вы прописываете в промпте (инструкции) агента правило: **«Если клиент спрашивает про цену или наличие товара, ты обязан использовать функцию `suvvy_product_price_table` для поиска информации»**. Подробнее о настройках раздела Таблицы можно прочитать [тут](/ru/rabota-s-tablicami/tablicy-csv-xls-google.md). ### База знаний: для понимания смысла и контекста Базу знаний можно сравнить с библиотекой или опытным консультантом, который прочитал все документы компании и понимает их суть. Этот инструмент предназначен для работы с текстовой, описательной информацией, где важен общий смысл, а не поиск по идентификатору. **Когда это ваш выбор:** * **Преимущественно текст:** У вас есть подробные инструкции, описания услуг, регламенты, ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ), политики компании. * **Редкие обновления:** Документация по продукту, юридические оговорки или концепция сервиса не меняются каждый день. * **Смысловой поиск:** Клиент спрашивает: «Как мне вернуть заказ, если я повредил упаковку?» или «Какие у вас есть программы для новичков?». Агент должен не найти ключевые слова «возврат» и «упаковка», а понять контекст, найти релевантный фрагмент в инструкции по возвратам и дать осмысленный ответ, даже если формулировка вопроса отличается от текста в документе. {% hint style="info" %} **Источники данных:** Готовые файлы (PDF, DOCX, TXT) или текст, добавленный вручную в виде пар «вопрос-ответ». {% endhint %} #### **Как это работает:** Вы загружаете файлы в соответствующий раздел, и на этом ваша техническая настройка заканчивается. Платформа автоматически обрабатывает документы и строит так называемый «векторный поиск». Агент самостоятельно, по смыслу запроса пользователя, будет находить и извлекать подходящие кусочки текста из загруженных материалов. {% hint style="info" %} В **Быстрых ответах** иногда требуется прописать вызов файла через функцию get\_file\_text, если агентне соотносит название файла и ситуацию по контексту, которая наступает в диалоге, при которой этот файл может быть вызван (или название не может быть точно соотнесено по смыслу, например при смене этапа сделки в срм).
{% endhint %} Подробнее о настройках раздела Быстрые ответы можно прочитать [тут](/ru/baza-znanii/baza-znanii/pryamye-voprosy.md). {% hint style="info" %} Обратите внимание: инструкция агента ничем не ограничена и, как в случае с прямыми вопросами, агент может обращаться к функции поиска по большим массивам данных, например: «Get all the information about product using the function search\_in\_knowledge\_base». {% endhint %} Подробнее о настройках раздела **Документы** можно проситать [тут](/ru/baza-znanii/baza-znanii/bolshie-faily.md). ### Практический пример: Спа-салон на распутье Как понять, в какой раздел лучше загрузить информацию: Предположим, у вас есть Excel-файл с тремя столбцами: **«Название программы»**, **«Описание»** и **«Цена»**. Как с ним быть? Ответ зависит от приоритетов: * **Сценарий 1: Важно продать впечатление.** Если клиенты выбирают программу по описанию («хочу что-то для релакса и снятия стресса»), то несухой поиск по цене здесь не поможет. В этом случае правильным решением будет «раскассировать» таблицу. Превратите каждую строку в отдельный текстовый файл или запись в Базе знаний, где название и описание станут связным текстом. Так агент сможет эффективно подбирать программу по смыслу запроса. * **Сценарий 2: Важна точность и динамика.** Если это технический прайс для администраторов с меняющимися ценами, и запросы звучат как «Цена на программу А-123», то это классическая задача для **Таблиц**. Оставьте файл как есть, настройте функцию и пропишите её вызов в инструкции. Цену в любой момент можно будет изменить в таблице, и агент сразу начнет выдавать актуальные данные. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.suvvy.ai/ru/baza-znanii/chek-list-vybora-formata-bazy-znanii.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.