> 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/samoobuchenie.md).
# Самообучение
Функционал самообучения позволит Вам улучшить корректность ответов агента благодаря автоматическому фоновому обновлению базы знаний на основе ответов сотрудников. При использовании данного функционала более не нужно вручную собирать информацию и вносить корректировки в базу знаний.
## Создание базы знаний
База знаний создается в соответствующем разделе и может быть использована в любом агенте. Все базы знаний находятся в одном месте, что облегчает внесение изменений, как в содержание, так и в настройки конкретной базы знаний.
1. Перейдите в раздел **"База знаний"** в верхней части интерфейса кабинета Савви.
2. Нажмите **"Создать базу знаний"**.
3. В открывшемся окне задайте название базе знаний и функцию. Функция может быть сгенерирована автоматически, либо введена вручную.
{% hint style="info" %}
Обратите внимание, что можно использовать только латиницу, нижнее подчеркивание и цифры.
Название функции должно отражать назначение базы знаний.
{% endhint %}
4. После создания базы знаний в разделе будет доступна ее карточка с основной информацией. Нажмите **"Открыть"**.
5. Шаблон базы данных создан, теперь переходим к заполнению. Как и при работе с [Быстрыми ответами](/ru/baza-znanii/baza-znanii/pryamye-voprosy.md), есть два варианта заполнения базы знаний: полностью вручную, либо загрузка из таблицы. Второй вариант во много удобней для того, чтобы загрузить основу всей информации, после чего вручную можно добавлять информацию при необходимости.
6. После загрузки перед Вами будет список всех загруженных вопросов, каждый можно отредактировать, либо удалить, если информация больше неактуальна.
При необходимости Вы можете дополнительно загрузить большой массив информации через таблицу, как это было описано в Пункте 5, либо добавлять вручную информацию, если ее объем не так велик.
## Настройка базы знаний в агенте
Любые из созданных баз знаний можно подключить к любому агенту. К одному агенту можно подключать более одной базы знаний.
1. Перейдите на вкладу **"База знаний"** в выбранном агенте. Обратите внимание, что речь идет именно об одноименной вкладке в настройках агента. Затем нажмите на **"Самообучение"** и затем на **"Подключить базу знаний"**.
2. В открывшемся окне выберите одну или несколько баз знаний и нажмите **"Подключить"**.
3. Подключенная база отобразится в разделе **"Самообучение"** с пометкой **"Используется"** на зеленом фоне. Вы можете открыть ее, если необходимо дополнить или изменить информацию, либо отключить от выбранного агента.
{% hint style="info" %}
Отключение не удаляет базу знаний из Вашего аккаунта.
{% endhint %}
## Дополнительные настройки базы знаний
После создания у базы знаний будут стандартные настройки, которые можно считать оптимальными для большинства сценариев. Если под Ваш сценарий необходимо адаптировать работу с базой знаний, в таком случае Вы можете использовать расширенные настройки.
После нажатия на шестеренку в шаблоне базы знаний откроются расширенные настройки.
Вы можете изменять **название** базы знаний, **имя функции**, **описание функции** и **описание запроса**.
В **описании функции** Вы можете прописать информацию о том, когда именно необходимо вызывать данную функцию, например, у Вас могут быть разные источники информации для агента и вызывать базу знаний каждый раз не имеет смысла, в этом случае вызов базы знаний лишь будет расходовать токены и создавать помехи для работы агента. Пример: `"Используется при вопросах технического характера."` В данном случае при вопросах общего характера агент не будет вызвать данную базу знаний.
В **описании запроса** Вы можете сформулировать, например, что именно и в каком формате будет передаваться в базу знаний. Например: `Передавай в запрос только суть вопроса, не более 3 слов.` В таком случае агент будет анализировать запрос клиента, выделять суть из 3 слов и передавать в запрос, без этого в зависимости от контекста может передаваться весь вопрос клиента целиком, что иногда может снижать точность поиска информации.
Если поля **описания функции** и **описания запроса** оставить пустыми, то будут применяться стандартные описания, которые Вы можете видеть в полях на английском языке.
В самом низу находятся настройки, позволяющие задать **точность поиска** и то **где будет осуществляться поиск**. Параметр **Top N** задает лимит на вывод совпадений, параметр **Порог схожести** задает нижнюю границу сходства.
{% hint style="info" %}
Пример:\
Top N = 5, Порог схожести = 0,8. Система вернет первые 5 совпадений с коэффициентом схожести не менее 0,8.\
Чем больше Top N и меньше Порог схожести, тем больше вероятность найти ответ, но тем меньше может быть его точность. Чем меньше Top N и больше Порог схожести, тем меньше вероятность найти подходящий ответ, но ответ будет точнее.\
Настройку необходимо подбирать опытным путем в зависимости от характера информации в базе знаний и типовых вопросов клиентов.
{% endhint %}
В поле **Поиск по векторам** Вы задаете где именно агент будет искать совпадение с запросом - в **вопросе**, либо в **ответе**.
---
# 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, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://docs.suvvy.ai/ru/baza-znanii/samoobuchenie.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
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.