В статье представлены часто задаваемые вопросы о сервисе и ответы на них.
Как тарифицируется Managed RAG?
Оплата за сервис осуществляется по модели «pay-as-you-go» — только за потребляемые ресурсы.
Подробнее с правилами тарификации вы можете ознакомиться в разделе Тарификация.
Как загрузить файлы для базы знаний?
Перед созданием базы знаний загрузите ваши файлы в бакет в Evolution Object Storage.
Какая векторная база данных используется?
Используется PGVector.
Как управлять квотами?
Для пользователя возможность управлять квотами не предусмотрена.
Если при использовании Managed RAG отобразилось сообщение о превышении квот, обратитесь в техническую поддержку.
Как подключить сервисный аккаунт?
Подключить сервисный аккаунт можно в личном кабинете.
Как выбрать Reranker- и LLM-модели в запросе к версии базы знаний?
Модели Reranker и LLM указываются в теле запроса.
Что такое чанки?
Чанк обычно состоит из токенов — отдельных элементов текста.
Где посмотреть, как мой файл разделился на чанки?
Скопируйте ID базы знаний:
Перейдите в AI Factory → Managed RAG и откройте нужную базу знаний.
Перейдите в нужную версию.
На вкладке Информация выделите и скопируйте часть публичного URL, как показано на скриншоте. Сохраните ее на компьютере, например, в блокнот.
Скопируйте ID версии базы знаний:
Внутри версии базы знаний перейдите на вкладку API.
Скопируйте значение параметра rag_version. Сохраните его на компьютере, например, в блокнот.
Перейдите в бакет Object Storage, который использовался для создания версии базы знаний и вставьте в поисковую строку ID базы знаний.
Перейдите в появившийся каталог и найдите в нем каталог с названием скопированной версии RAG-системы.
Откройте каталог chunks, затем перейдите в каталог с таким же названием, как у каталога-источника данных.
JSON-файл в нем содержит разделение на чанки.