Создать базу знаний из JSON-файла

Перед началом работы

1. Убедитесь, что у вас есть доступ к Foundation Models и Object Storage.

2. Скачайте файл faq_products.json.

Шаг 1. Подготовьте контент для базы знаний

1. Создайте бакет.

2. Создайте папку rag-json-kb в бакете и загрузите в нее файл faq_products.json, скачанный ранее.

   Список поддерживаемых типов файлов

Шаг 2. Создайте базу знаний

1. Перейдите в AI Factory → Managed RAG.

2. Нажмите Создать базу знаний.

3. Введите название и, если необходимо, описание базы знаний.

4. В поле Путь к папке с документами на S3 выберите папку rag-json-kb в бакете Object Storage, куда вы загрузили файл faq_products.json.

5. В поле Расширения документов введите json — расширение файла, который будет обработан и сохранен в базе знаний.

6. Активируйте опцию Вручную настроить обработку данных и модель.

   Теперь необходимо настроить экстратор так, чтобы получились чанки вида:

   Продукт: Evolution Foundation Models
   Вопрос: Какой SLA у сервиса Foundation Models?
   Ответ: SLA на сервис Foundation Models составляет 99.9%.
   
   

   1. Скопируйте jq-схему и проверьте ее корректность с помощью сайта https://play.jqlang.org:

      .content[]|"Продукт: \(.product); Вопрос: \(.question); Ответ: \(.answer)"
      
      

   2. Активируйте опцию Содержимое JSON является строкой, так как в результате парсинга по jq-схеме возвращаются строки.

   3. В поле Splitter выберите RecursiveCharacterTextSplitter — способ разбиения текста на чанки. Остальные поля оставьте без изменений.

   4. Нажмите Продолжить.

   5. Выберите модель-эмбеддер или оставьте по умолчанию.

   6. Нажмите Создать.

Что дальше