Создавать новую версию необходимо, если загрузили новые данные в Object Storage или изменили настройки версии.
Если версия находится в статусе «Индексация» более недели, обратитесь в техническую поддержку.
Авторизуйтесь в личном кабинете.
На верхней панели слева нажмите и выберите AI Factory → Managed RAG.
Перейдите в базу знаний.
На вкладке Версии нажмите Создать версию.
Заполните форму, аналогичную форме создания базы знаний. Название и описание остаются такие же, как у базы знаний.
При необходимости меняйте параметры под недавно загруженные новые документы.
В блоке Источники из S3 нажмите Выбрать.
Выберите папку с документами в бакете Object Storage.
Вы можете добавлять источники только из одного бакета.
В поле Расширения документов перечислите расширения тех файлов, которые будут обработаны и сохранены в базе знаний.
Например, если в вашем бакете есть txt- и JSON-файлы, вы можете выбрать только .json — тогда txt-файлы не будут затронуты.
(Опционально) Чтобы настроить экстрактор для извлечения данных из документов базы знаний и выбрать модель-эмбеддер, активируйте опцию Вручную настроить обработку данных и модель.
Если опция активирована:
Выберите и заполните параметры обработки документов для каждого экстрактора.
Выберите источник модели:
Foundation Models — одна из готовых моделей сервиса Foundation Models;
ML Inference — инференс, предварительно созданный вами в сервисе ML Inference.
При создании инференса для базы знаний нужно правильно задать параметры:
Runtime:
«vLLM» — для любых типов моделей;
«vLLM» или «SGLang» — только для LLM.
Задача ML-модели:
«Embedding» — для модели-эмбеддера;
«Score» — для модели-реранкера;
«Generate» — для LLM.
Работа моделей и инференсов тарифицируется.
При использовании JSON-файлов рекомендуется:
проверять корректность файлов, например с помощью сервиса JSONLint;
всегда настраивать параметры JSON-экстрактора.
(Опционально) Для получения информации о событиях в сервисе активируйте опцию Логирование запросов.
Нажмите Создать.
Будет создана новая версия базы знаний.