Концепции
Как FlexyAgents принимает контент, делает chunking и embedding, извлекает релевантные фрагменты и направляет модель оставаться в утверждённом.
Retrieval-augmented generation означает, что модель получает фрагменты вашего корпуса перед ответом. FlexyAgents управляет ingest, векторным поиском и ранжированием, чтобы операторы фокусировались на качестве и области контента — а не на низкоуровневом ML-plumbing.
Когда извлечение не находит ничего полезного, хорошо настроенные агенты должны признавать неопределённость и предлагать человеческие пути вместо выдумывания фактов.
Загрузки охватывают PDF, Office, HTML-экспорты, изображения, аудио, видео и другие поддерживаемые бинарники. Извлечение текста может сочетать parsers, OCR и опциональную vision или транскрипцию Gemini при настройке. Коннекторы синхронизируют SaaS-источники по расписанию. Crawlers извлекают публичные URL с глубиной и вежливостью и могут опционально обрабатывать связанные изображения и медиа.
Структурированные строки Q&A дополняют длинные документы для ответов, которые должны быть дословными — политики, юридические тексты или SKU-данные.
Документы делятся на фрагменты, подходящие для embedding-моделей; границы стараются уважать headings и таблицы, но неидеальные источники улучшаются редактированием.
Запросы embedятся в том же пространстве, что и фрагменты; топ-фрагменты ранжируются и вставляются в промпт с инструкциями цитировать или перефразировать точно.
Продукт поощряет цитировать узнаваемые для клиента источники (заголовки статей, URL), когда шаблон это требует. Шаблоны отказа снижают галлюцинации на рискованных темах.
Analytics «неизвестных» или низкоуверенных реплик помогает приоритизировать пробелы в знаниях без чтения каждой транскрипции.
Продолжить изучение
Возможности платформы · HTTP API и webhooks · Быстрый старт · Контакты
Стройте на своём стеке
Начните пробный период или обсудите с нами внедрение, governance и enterprise-требования.