Как подготовить данные для AI: от сырого текста до базы знаний
Практическое руководство по структурированию контента для RAG-системы.
Качество AI-ответов на 70% зависит от качества базы знаний. Плохой контент — неточные ответы. Подготовка базы: сбор всех материалов (FAQ, инструкции, прайс, условия) → чистка (убрать устаревшее, исправить противоречия) → структурирование (разбить на логические блоки по 200–500 слов) → форматирование (чёткие заголовки, без таблиц в сложном формате).
Главная ошибка: слишком длинные фрагменты. RAG ищет и подаёт модели наиболее релевантные куски. Длинный кусок — много нерелевантного текста, который «забивает» контекст. Оптимальный размер — 200–400 слов на фрагмент. Каждый должен отвечать на конкретный вопрос.
Мета-данные важны: к каждому фрагменту добавьте категорию, дату обновления, применимость. Это позволяет фильтровать поиск и отдавать актуальное. База знаний — живой документ: план обновления раз в месяц обязателен, иначе бот будет давать устаревшую информацию.