AI-сервис для SaleBot с векторным поиском и RAG (Retrieval-Augmented Generation). Позволяет создать умную базу знаний, на основе которой AI отвечает на вопросы клиентов в режиме реального времени.
http://your-domain.ru/api/webhook/salebot/{project_uuid}{"Content-Type":"application/json","X-API-Key":"YOUR_API_KEY","X-API-Secret":"YOUR_API_SECRET"}{"query":"#{question}","chat_id":"#{chat_id}","client_id":"#{client_id}"}#{custom_answer}Процесс обработки вопроса:
Важно: Все файлы проекта объединяются в одну векторную базу. Поиск ведётся по всем загруженным документам одновременно. Каждый чанк сохраняется в двух вариантах: enriched (с заголовком для поиска) и raw (чистый текст для LLM).
| Метод | Когда использовать | Пример использования |
|---|---|---|
| 🤖 Авто Рекомендуется |
Большинство случаев | Сервер сам определит лучший метод по структуре текста |
| 📑 По структуре | Документы с заголовками | Markdown (#, ##), нумерованные списки (1., 2.), ЗАГЛАВНЫЕ БУКВЫ |
| 📏 Фиксированный | Сплошной текст без структуры | Статьи, блоги, книги без явных заголовков |
| 🏷️ По меткам | Размеченные вручную файлы | #chunk 1, #chunk 2 или <section> |
| 📝 По предложениям | Важно сохранить целостность предложений | Юридические документы, инструкции, договоры |
| 📄 По абзацам | Текст с чётким делением на абзацы | Художественная литература, новости, блоги |
| 🔤 По словам | Точный контроль размера чанков | Специфичные задачи, где важен подсчёт слов |
| 📏 По строкам | Построчно организованный текст | Исходный код, логи, таблицы, CSV, конфиги |
| 🔄 Рекурсивный | Сложная иерархическая структура | Документы с разделами и подразделами |
| 🪟 Скользящее окно | Максимальный контекст между чанками | Когда важна связь между соседними чанками |
Функция экспорта Docker-файлов доступна в настройках проекта (кнопка "📦 Скачать Docker-файлы").
Скачиваемый архив содержит:
docker-compose.yml - конфигурация всех сервисов.env.example - пример конфигурации окруженияDockerfile - образ приложенияREADME-DEPLOY.md - подробная инструкция по установкеСистемные требования:
# Установите Docker и Docker Compose
# Ubuntu/Debian:
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
sudo apt-get install docker-compose
# CentOS/RHEL:
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
yum install docker-compose
# Проверка установки
docker --version
docker-compose --version# Распакуйте архив
unzip salebot-ai-service-deploy.zip
cd salebot-ai-service-deploy
# Создайте файл окружения
cp .env.example .env
# Отредактируйте .env файл
nano .env
# Настройте обязательные переменные:
# SECRET_KEY=ваш_случайный_ключ
# DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://user:pass@postgres:5432/salebot_ai
# REDIS_URL=redis://redis:6379/0
# QDRANT_HOST=qdrant
# QDRANT_PORT=6333# Запустите все сервисы
docker-compose up -d
# Проверьте статус
docker-compose ps
# Просмотр логов
docker-compose logs -f salebot-ai-service# Создайте таблицы БД
docker-compose exec salebot-ai-service python -c "
import asyncio
from app.database import engine, Base
asyncio.run(Base.metadata.create_all(engine))
"
# Проверьте, что сервис работает
curl http://localhost:8012| Ресурс | Минимальный | Рекомендуемый |
|---|---|---|
| CPU | 2 ядра | 4 ядра |
| RAM | 4GB | 8GB+ |
| Disk | 10GB | 50GB SSD |
| OS | Linux (Ubuntu 20.04+, CentOS 7+) | |
Если возникнут вопросы при развёртывании, обратитесь в техническую поддержку.
Выберите раздел выше для просмотра