Импорт статей в базу знаний

Цель

Наполнить базу знаний статьями для автоматических ответов AI-ассистента.

Предусловия

• Доступ к панели администратора
• Контент для базы знаний (тексты, файлы, URL)

Способы импорта

Способ	Описание	Подходит для
Ручной ввод	Создание статьи в редакторе	Новые уникальные статьи
Импорт из URL	Автоматический парсинг страницы	Существующие статьи на сайте
Загрузка файла	Импорт из JSON/Markdown	Миграция из других систем
API	Программный импорт	Автоматизация, интеграции

Пошаговая инструкция

Способ 1: Ручной ввод

1. Откройте Настройки → База знаний
2. Нажмите «Добавить статью»
3. Заполните поля:

Поле	Описание	Пример
Заголовок	Название статьи	Как оформить возврат товара
Категория	Раздел базы знаний	Возвраты и обмены
Теги	Ключевые слова для поиска	возврат, деньги, обмен
Контент	Текст статьи (Markdown)	...

4. Нажмите «Сохранить»

Редактор статей

Поддерживается Markdown разметка:

# Заголовок 1
## Заголовок 2

**Жирный текст** и *курсив*

- Маркированный список
- Второй пункт

1. Нумерованный список
2. Второй пункт

[Ссылка](https://example.com)

| Колонка 1 | Колонка 2 |
|-----------|-----------|
| Ячейка    | Ячейка    |

Способ 2: Импорт из URL

Подробная инструкция: Парсинг с URL

1. Нажмите «Импорт из URL»
2. Введите URL страницы
3. Дождитесь парсинга
4. Проверьте и сохраните статью

Способ 3: Загрузка файла

1. Нажмите «Загрузить файл»
2. Выберите файл (JSON или Markdown)
3. Просмотрите предпросмотр
4. Подтвердите импорт

Формат JSON:

{
  "articles": [
    {
      "title": "Заголовок статьи",
      "category": "Категория",
      "tags": ["тег1", "тег2"],
      "content": "Текст статьи в Markdown..."
    }
  ]
}

Формат Markdown:

---
title: Заголовок статьи
category: Категория
tags: [тег1, тег2]
---

Текст статьи...

Chunking (Разбиение на блоки)

SMAIWER автоматически разбивает статьи на chunks (блоки) для улучшения поиска:

• Каждый chunk содержит логически связанный текст
• AI ищет по chunks, а не по целым статьям
• Это повышает точность ответов

Как это работает

Длинная статья (5000 слов)
    ↓ Chunking
Chunk 1: Введение (200 слов)
Chunk 2: Основная часть - раздел 1 (400 слов)
Chunk 3: Основная часть - раздел 2 (350 слов)
...
    ↓ Индексация
TF-IDF + Векторный поиск
    ↓
Быстрый поиск релевантного контента

Настройки chunking

В Настройки → База знаний → Chunking:

Параметр	По умолчанию	Описание
Размер chunk	500 слов	Максимальный размер блока
Перекрытие	50 слов	Пересечение между блоками
Минимальный размер	100 слов	Минимальный размер блока

Изображения в статьях

Можно добавлять изображения:

1. Загрузка: Перетащите изображение в редактор
2. URL: Используйте Markdown синтаксис ![alt](url)
3. Автоматически: При парсинге с URL изображения сохраняются

Оптимизация

Изображения автоматически конвертируются в WebP для экономии места.

Организация базы знаний

Категории

Создавайте логичную структуру:

📁 Общее
   ├── О компании
   ├── Контакты
   └── FAQ

📁 Продукты
   ├── Каталог
   ├── Характеристики
   └── Сравнение

📁 Заказы
   ├── Оформление
   ├── Оплата
   └── Доставка

📁 Поддержка
   ├── Возвраты
   ├── Гарантия
   └── Ремонт

Теги

Добавляйте релевантные теги для улучшения поиска:

• Синонимы (возврат, обмен, деньги назад)
• Категории (срочно, важно, новое)
• Типы (инструкция, FAQ, политика)

Лучшие практики

Написание эффективных статей

• ✅ Один вопрос — одна статья
• ✅ Чёткие заголовки
• ✅ Структурированный текст (списки, таблицы)
• ✅ Конкретные ответы без воды
• ❌ Длинные статьи на всё сразу
• ❌ Неактуальная информация

Поддержание актуальности

• Регулярно обновляйте информацию
• Удаляйте устаревшие статьи
• Отслеживайте вопросы, на которые нет ответов

Ожидаемый результат

• Структурированная база знаний
• AI отвечает на вопросы клиентов
• Быстрый поиск информации

Связанные руководства

• Парсинг с URL
• Настройка поиска
• AI Ассистент