Блог
Статьи о базе знаний, RAG, курируемой библиотеке и AI-ассистенте по документам
С чего начать
Три коротких входа в тему. Остальные статьи — в ленте ниже (поиск и теги).
Поиск по чатам и быстрая история
Фильтр сайдбара, серверный поиск по архиву и почему список диалогов больше не «висит».
ЧитатьОнбординг и план компетенций
Два слайда: роль и задачи. Подсказки и план на 30 дней без лишней анкеты.
ЧитатьКаталог сценариев в рабочем чате
Research, runbook, FAQ, код, creative review — и флаги сервера для песочницы/графики.
ЧитатьУмный поиск в RAG: обзор
Зачем слои поверх поиска: контекст, проверка, сжатие, глубина, инструменты и rerank.
ЧитатьЧто такое Contextual Retrieval
Почему голый чанк «слепой» и как контекст документа улучшает поиск.
ЧитатьCRAG и достаточность источников
Когда выдачу нужно поправить или добрать, а не отдавать модели как есть.
ЧитатьСжатие контекста и тема раздела
Must-keep против шума и зачем ранжированию разделы и метки.
ЧитатьРазная глубина поиска
Почему простой вопрос не должен тянуть столько же фрагментов, сколько сложный разбор.
ЧитатьПоиск инструментами
Keyword, semantic и полное чтение чанка: от сниппета к фактам.
ЧитатьNeural rerank
Зачем переранжировать top-k после гибридного поиска и как это улучшает ответ.
ЧитатьТипы вопросов в чате
Сценарии, архив и веб: какой вопрос задать и сколько ждать ответ.
ЧитатьПанели и уведомления в профиле
Сборка панели 3–10 персон, история прогонов, понятные сообщения об ошибках.
ЧитатьПрофиль, настройки и коллектор
Три зоны личного кабинета: /profile/, /settings/ и персональная ссылка.
ЧитатьДокументы, персоны и панели
Вкладки профиля: onboarding, extract, creative review.
ЧитатьНастройки чата: интерфейс и RAG
Пять вкладок /settings/, chat_settings и синхронизация с профилем.
ЧитатьVision: анализ изображений
Multimodal Qwen, PNG/SVG во вложениях, intent image_analysis on-prem.
ЧитатьУчебный режим в чате
Сценарий simplify: пошаговые объяснения простым языком по библиотеке знаний.
ЧитатьОбъясни код в чате
Сценарий code_explain: разбор существующего кода без генерации нового.
ЧитатьБот сообщества VK
Коннектор VK Callback API: ответы по библиотеке знаний в ЛС сообщества.
ЧитатьREST API коннектор
Серверные вызовы query/chat/stream по API-ключу ak_… для автоматизаций.
ЧитатьSVG и OG-баннеры в чате
Сценарий «Графика (SVG)», OG hybrid, превью asset и «В документы».
ЧитатьЧитаемые отчёты исследования
Markdown-списки и секции в финальном ответе document_research.
ЧитатьКорпоративная аналитика: обзор
Синтетическая аудитория, документы кампании, тест креатива и on-prem контур.
ЧитатьAPI интеграции analytics: webhook и OpenAPI
Drive push, ingest webhook, публичная OpenAPI-схема для Postman и codegen.
ЧитатьДокументы кампании: типы и метаданные
research, brief, creative, metrics — entry_metadata.analytics и фильтры в профиле.
ЧитатьСинтетические персоны и extract
AudiencePersona из research, citations, панели и демо-кампания spring-family-2026.
ЧитатьТест креатива в чате
Сценарий creative_review: степпер КР·ПН·СВ, рекомендация и сохранение отчёта.
ЧитатьТест креатива по шагам
Обучалка со скринами: документы, персоны, панель, степпер КР·ПН·СВ и отчёт.
ЧитатьOn-prem, RBAC и доверие к синтетике
Конфиденциальность кампаний, роли analyst/strategist и disclaimer синтетической аудитории.
ЧитатьБот MAX и база знаний: RAG в мессенджере
Подключение из ЛК, персональная ссылка, webhook и ответы по вашим документам в MAX.
ЧитатьScheduled queries: digest в webhook
Периодический digest «новое в архиве», событие digest.ready, cron и API.
ЧитатьРелевантность по чанку в RAG-чате
Проценты на источниках, фрагмент в панели, deep link в библиотеку и версии записей.
ЧитатьСценарий «Исследование» в чате
Когда нужен глубокий разбор документов: саммари, сравнение, цитаты из архива.
ЧитатьСемь этапов конвейера ПР–СБ
Поручение, План, Проработка, Сводки, Источники, Сборка и критерии готовности (КГ).
ЧитатьСтеппер и цитаты в исследовании
SSE research_stage, inline-степпер, metadata и практический чек-лист в чате.
ЧитатьMCP Adminica в Cursor
Библиотека знаний в IDE: pip install adminica-mcp, search_library и ask_adminica.
ЧитатьАнализ сайта в чате
On-page SEO: title, meta, OG, JSON-LD, sitemap — без PageSpeed.
ЧитатьШаблоны runbook, FAQ и онбординга
Runbook, FAQ и онбординг: ссылки ?scenario=runbook / faq / onboarding.
ЧитатьВеб-поиск в RAG-чате
Когда включать глобус, бейдж «веб N», DuckDuckGo и дополнение архива.
ЧитатьПерсональная ссылка-коллектор
Отдельный чат по URL: документы, характер, MAX-бот для клиента или проекта.
ЧитатьAdminica в CRM: API, webhooks и MAX
Интеграция портала и CRM: query API, HMAC webhooks, async-чат и бот в мессенджере.
ЧитатьROI чата по базе знаний
Как посчитать окупаемость RAG-чата: экономия времени, onboarding, формула для команды.
ЧитатьNotebookLM vs Adminica для DevOps
Research по файлам и операционный чат по runbook — когда что выбирать.
ЧитатьКогнитивная гигиена с AI-ассистентами
Проверка ответов, границы доверия, привычки команды при работе с RAG.
Читать/trust/ и audit export для on-prem
Страница доверия, выгрузка журнала запросов JSONL/CSV, чек-лист security review.
ЧитатьPostmortem и база знаний
Как довести урок инцидента до RAG: цикл postmortem → runbook → индекс → проверка в чате.
ЧитатьЧек-лист качества runbook для RAG
15 минут перед публикацией: структура, чанкинг и тестовые вопросы в чате для дежурных.
ЧитатьTechnical SEO для SPA: canonical, sitemap и Search Console
Чек-лист для FastAPI и SPA: дубли URL, robots, редиректы и отчёты Google.
ЧитатьМониторинг качества RAG через API отчёта
Сводка метрик в проде, Grafana и связь с офлайн-оценкой качества.
ЧитатьLLM Production on-prem: OWASP Top-10
PromptGuard, injection, утечки промпта, RAG Triad и чеклист релиза.
ЧитатьБезопасная генерация кода в RAG-чате
Валидация fenced-блоков, отдельная модель, лимиты и метрики.
ЧитатьПесочница: изолированный Python
Docker без сети, feature flag, кнопка «Выполнить» в чате.
ЧитатьВыбор модели LLM в RAG-чате и гибридный режим
Переключение LLM, гибридный поиск и опора на базу знаний.
ЧитатьЧто такое RAG и зачем нужен RAG-сервис
RAG простыми словами: поиск по вашим документам и ответ с цитатами. Отличие от поиска и универсального чата.
ЧитатьКак устроен RAG-сервис: запрос → поиск → ответ
Цепочка от вопроса до ответа: эмбеддинги, векторная БД, промпты и цитирование.
ЧитатьКак задавать вопросы RAG-сервису
Формулировки запросов, типы вопросов, чего ждать и чего не ждать от RAG.
ЧитатьКак интегрировать RAG: чат, API, боты
Веб-чат, REST API, боты в Slack и Telegram — когда что выбирать.
ЧитатьКак настроить базу знаний для DevOps
Структура архива, RAG для команды, практические шаги внедрения.
ЧитатьRAG vs обычный поиск: когда что выбирать
Векторный поиск, гибридный поиск, матрица выбора.
ЧитатьКак выбрать AI-ассистента для документов
Критерии выбора, RAG, on-prem, чек-лист совместимости.
ЧитатьDocker Compose для PostgreSQL + Qdrant за 15 минут
Минимальный стек для RAG: конфигурация и запуск.
Читать10 сценариев вопросов для DevOps (чек-лист)
Типичные запросы для оценки RAG и чат-бота по базе знаний.
ЧитатьКонтроль качества данных перед индексацией
Проверка данных перед индексацией: обязательные поля, метаданные, режим pre-ingestion в CI.
ЧитатьОбновление библиотеки без лишней переиндексации
.search.txt, content_hash, цепочка load → lint → reindex в CI.
ЧитатьОт PDF до индекса: полный цикл загрузки данных в RAG
Подготовка PDF → загрузка → проверка → индекс → вопрос в чате.
ЧитатьЭмбеддинги для RAG: как выбрать модель
Язык, длина контекста, латентность, верификация на типичных запросах.
ЧитатьНастройка LLM API для RAG-системы
Провайдер, модель, параметры генерации, интеграция в пайплайн.
ЧитатьВекторная БД: Qdrant, Pinecone, pgvector
Сравнение хранилищ для RAG: масштаб, on-prem vs cloud.
ЧитатьRunbook и база знаний
Как автоматизировать ответы по runbook'ам через чат по архиву.
ЧитатьОнбординг через чат по базе знаний
Типичные вопросы новичков, единый архив для команды.
ЧитатьКонфиденциальность в RAG: on-prem
Риски облачных API, развёртывание в периметре, шифрование.
ЧитатьОценка ответов RAG: метрики
Метрики поиска и генерации, чек-лист для приёмочного теста.
ЧитатьКак RAG улучшается по отзывам пользователей
Лайки, дизлайки и самообучение: зачем feedback и как система учится на отзывах.
ЧитатьКак RAG понимает, что вы хотите
Приветствие, поиск, аналитика, архив: типы намерений и как формулировать запрос.
ЧитатьМетрики RAG в production
Латентность, кеш, ошибки: что мониторить и где смотреть в Prometheus и Grafana.
ЧитатьОт вопроса к диаграмме в чате
Как в чате строятся графики по данным: примеры запросов и сценарий визуализации.
ЧитатьДокументы в чате: загрузка и анализ
Текст, картинки и документы офиса в чате: ответы по файлу и диаграммы из данных.
ЧитатьИсточники базы знаний: Confluence, Git
Confluence, Notion, Git: коннекторы, извлечение текста, единый индекс.
ЧитатьПромпты для RAG: системный промпт
Снижение галлюцинаций, формат ответа с цитированием источников.
ЧитатьCI/CD и актуальность документации
Связка документации с CI/CD, автообновление индекса, владельцы.
ЧитатьBash и автоматизация: с чего начать
Скрипты оболочки, базовые практики, типичные задачи.
ЧитатьNGINX как reverse proxy: базовая настройка
Минимальная конфигурация, proxy_pass, заголовки, WebSocket.
ЧитатьGit в команде: ветки, код-ревью, конфликты
Модель веток, pull request, разрешение конфликтов.
ЧитатьKubernetes: поды, деплойменты и сервисы
Pod, Deployment, Service — основы Kubernetes.
ЧитатьKubernetes на Rocky Linux 9: обзор и требования
Скрипты установки и настройки кластера, предварительные требования.
ЧитатьУстановка single-node кластера kubeadm на Rocky Linux 9
check-and-install-k8s, install-kubeadm-rocky9, containerd, Flannel.
ЧитатьНастройка сети в Kubernetes: Flannel, CoreDNS, kube-proxy
configure-cluster-network, CNI, DNS и устранение сетевых проблем.
ЧитатьGPU в Kubernetes: NVIDIA runtime и Device Plugin
containerd NVIDIA runtime, RuntimeClass, NVIDIA Device Plugin.
ЧитатьПрокси для containerd и работа с образами
Прокси, импорт из Docker в containerd, выгрузка в registry.
ЧитатьGitLab Runner и Kubernetes: kubeconfig и sudo
Доступ Runner к кластеру и право на sudo для операций с образами.
ЧитатьПорядок установки Kubernetes: минимальный, с GPU, с registry
Чек-лист шагов для Rocky Linux 9 под разные сценарии.
ЧитатьУдаление и переустановка кластера Kubernetes
reset-cluster.sh и полная очистка перед переустановкой.
ЧитатьРазвёртывание LLM в Kubernetes: ConfigMap, NodePort
Манифесты, скрипты запуска, доступ по NodePort.
ЧитатьУстранение неполадок Kubernetes: сеть, GPU, образы
Диагностика и типичные решения для Rocky Linux 9.
ЧитатьЧто такое Text2SQL-сервис и как он работает
Генерация SQL из естественного языка: пайплайн, self-consistency, сценарии применения.
ЧитатьText2SQL: API, быстрый старт и примеры
Режимы работы, endpoints, curl и Python, мониторинг Prometheus/Grafana.
ЧитатьЧто такое Code Linter Service и зачем он нужен
Универсальный линтер для разных языков, аналог Super Linter в Kubernetes.
ЧитатьCode Linter: установка и использование в CI/CD
Сборка образа, Kubernetes Job, GitHub Actions, GitLab CI, Docker локально.
ЧитатьCode Linter: конфигурация и кастомизация
Переменные окружения, ConfigMap, исключения, добавление линтеров.
ЧитатьЧто такое Code Executor Service и как он работает
Генерация, выполнение и автоисправление кода через LLM и Kubernetes.
ЧитатьCode Executor: API и примеры использования
Установка, endpoints, curl и Python.
ЧитатьCode Executor: конфигурация и мониторинг
Переменные окружения, Prometheus, ограничения и troubleshooting.
ЧитатьDocker: образы, слои и практика сборки
Слои, кэш, Dockerfile, мультистейдж, реестр.
ЧитатьМониторинг и логи в Linux: где смотреть
journalctl, /var/log, метрики, runbook по диагностике.
ЧитатьБезопасность серверов: базовый чек-лист
Обновления, SSH по ключам, firewall, хардинг.
ЧитатьДокументирование инфраструктуры
Что писать, где хранить, связка с базой знаний.
ЧитатьМикросервисы и облако: когда имеет смысл
Критерии выбора, плюсы и минусы архитектуры.
ЧитатьLinux: системные вызовы и API для сисадмина
Системные вызовы, strace, диагностика, документация.
ЧитатьЧанкинг для RAG: как резать документы
Размер чанков, границы по абзацам, overlap — практика для RAG.
ЧитатьГибридный поиск в RAG: векторный + BM25
Векторный поиск и BM25, RRF, когда использовать гибрид.
ЧитатьPython для автоматизации DevOps
Библиотеки, когда выбирать Python вместо Bash, практические советы.
ЧитатьAnsible для сисадминов: основы
Плейбуки, инвентарь, модули, роли — минимальный старт.
ЧитатьPrometheus и Grafana: первый дашборд
Метрики, scrape, дашборды — первый шаг к мониторингу.
ЧитатьСтратегия бэкапов серверов
Правило 3-2-1, что бэкапить, проверка восстановления.
ЧитатьREST API: основы проектирования
Ресурсы в URL, методы, коды ответов, версионирование.
ЧитатьPostgreSQL для сисадминов: основы
Установка, пользователи, pg_dump и восстановление.
ЧитатьЛогирование: лучшие практики
Уровни, структура, ротация, база знаний.
ЧитатьРеагирование на инциденты и runbook
Структура runbook, доступность из алертов и базы знаний.
ЧитатьФреймы Мински и представление знаний
Фреймы, слоты, ссылки — и типы записей в базе знаний.
ЧитатьИсполняемые документы и активные runbook'и
Runbook плюс ссылки на скрипты и пайплайны.
ЧитатьРепозиторий алгоритмов и база знаний
Процедуры и рецепты в едином формате, поиск по смыслу.
ЧитатьГраф знаний и векторный поиск: два подхода
Явные связи vs эмбеддинги — когда что выбирать.
ЧитатьГраф знаний в RAG: связи между записями
Связанные записи в ответе, расширение контекста без нового запроса.
ЧитатьИзбранные ответы и быстрый доступ
Сохранить ответ в избранное и открыть из боковой панели — без поиска по истории.
ЧитатьРаспределённое хранение базы знаний
Уникальные ID, репликация, консистентность индекса.
ЧитатьМетапортал и единый доступ к контенту
Один запрос к Confluence, Git, Notion — один чат.
ЧитатьСтруктурированные шаблоны в документации
Протофреймы в действии: runbook, регламент, справочник.
ЧитатьОт фреймов к эмбеддингам: эволюция представления знаний
Фреймы → XML/JSON → графы и векторы — связь с RAG.
ЧитатьДокументирование проектов и база знаний
Модули, ADR, архитектура — один архив и чат.
ЧитатьФорматы представления знаний в DevOps
YAML, JSON, Markdown — слоты и структура для RAG.
ЧитатьTerraform для сисадминов: основы IaC
Ресурсы, провайдеры, state, модули — первый конфиг и практики.
ЧитатьSSL/TLS сертификаты: базовая настройка
Let's Encrypt, certbot, NGINX. Типы сертификатов и продление.
ЧитатьChatOps: боты в Slack и Telegram для DevOps
Алерты, команды, интеграция с RAG и базой знаний.
ЧитатьДокументация как код: Markdown, MkDocs, CI
Docs в Git, сборка в CI, связка с RAG и базой знаний.
ЧитатьОптимизация задержки RAG: кэш, батчи, модели
Кэш эмбеддингов, батчинг, выбор моделей и размер контекста.
ЧитатьПодготовка документов для RAG: форматы, структура, чек-лист
Какие документы и форматы подходят для RAG, как структурировать контент перед загрузкой.
ЧитатьКогда RAG не нужен: границы и ограничения
Границы применимости RAG: когда достаточно поиска или FAQ, а когда RAG справляется плохо.
ЧитатьВнедрение RAG с нуля: первый месяц по шагам
Цели, минимальные данные, пилот и обратная связь — чек-лист первого месяца.
ЧитатьТипичные ошибки при внедрении RAG и как их избежать
Мусор на входе, неверные ожидания, отсутствие проверки — чек-лист перед продакшеном.
ЧитатьОт Confluence и Notion к чату: как подключить корпоративную базу
Экспорт, коннекторы и первый запуск: подключение Confluence и Notion к RAG-чату.
ЧитатьКак команда начинает пользоваться чатом по базе знаний
Пилот, амбассадоры и примеры вопросов: как добиться принятия чата командой.
ЧитатьRAG бесплатно и за свои данные: Free-tier и self-hosted
Когда хватает бесплатного тарифа, когда нужен свой сервер, как держать данные у себя.
ЧитатьПочему RAG отвечает не то: чек-лист диагностики
Типичные причины неверных ответов: данные, чанкинг, запрос, контекст, модель.
ЧитатьRAGAS и автоматическая оценка качества RAG
Метрики RAGAS: context precision, faithfulness, answer relevancy и настройка пайплайна.
ЧитатьСвой RAG или готовый продукт: когда что выбирать
LangChain vs готовое решение: когда собирать пайплайн самому, когда брать чат по базе.
ЧитатьДежурный и RAG: ответ по runbook за минуту
Алерт → вопрос в чат → ответ с цитатой из runbook. Сценарий для дежурных.
ЧитатьБот в Telegram по вашей базе знаний за один день
База → API/интеграция → бот в Telegram. Пошаговый сценарий.
ЧитатьRAG и персональные данные: 152-ФЗ и хранение в РФ
Где лежат данные в типовом RAG, как минимизировать риски и держать обработку в периметре.
ЧитатьСравнение: SaluteBot, YandexGPT и свой RAG
Когда готовый бот Сбер/Яндекс, когда свой контур по своей базе (Adminica и др.).
ЧитатьКак формулировать запрос к RAG: 5 правил
Правильно спрашивать — получать точный ответ по базе знаний.
ЧитатьОбновление базы знаний: как часто переиндексировать
Актуальность RAG, расписание переиндексации и связка с CI/CD.
Читать