Слой знаний для агентов: иерархия вместо нарезки, разметка источников
Разбор перехода от простого поиска по близости смысла к отдельному слою знаний для агентов. Нарезка документов на произвольные куски находит похожие слова, но уничтожает структуру, а агенту нужна именно она, поэтому у длинных документов вместо нарезки строят дерево с краткими содержаниями разделов. Отдельно разобран миф о том, что огромное окно контекста снимает проблему: если свалить туда всё подряд, модель перестаёт отличать проверенные сведения от собственных догадок.
ИИ-агентам нужна структурированная память: контракты, пакеты данных и правильные инструменты под каждую форму
При сборке базы знаний для заказчика не сваливать всё в одну кучу: прайс держать таблицей, регламент — по разделам с заголовками, переписку не подмешивать к документам. И явно указывать, какой документ главный, — иначе бот будет отвечать по устаревшему прайсу и уверенно называть цену прошлого года. Это же можно продавать как отдельную работу: разобрать документы клиента перед подключением бота.
возвращено после пробы прибора 05.09.2026