Память и RAG: следующий шаг к работе с источниками

Это направление развития, а не сообщение о выпуске готового RAG. В исследованной версии NC AgentOS есть файловая память и импорт текстов; семантический поиск RAG отключён.

Каким должен стать рабочий сценарий

Пользователь выбирает документы, видит результат обработки и связывает базу знаний с нужным агентом. При ответе агент должен показывать найденные фрагменты и точные ссылки на источник. Если подтверждения нет, система должна явно сообщать об этом.

Что необходимо проверить

• Разбор форматов, обновление и удаление документов без потерянных фрагментов.
• Качество поиска на контрольных вопросах и цитатах.
• Изоляцию данных между агентами, проектами и пользователями.
• Права доступа и защиту от инструкций, спрятанных в загруженных документах.
• Понятные сообщения об ошибках для пользователя без технического опыта.

Улучшение агентов — через оценку

Обратная связь, сохранение проверенных решений и повторные тесты могут стать основой управляемого улучшения. Полный цикл самообучения ещё требует реализации и измеримой оценки. Это не обещание автоматического дообучения весов моделей.

Расскажите, с какими источниками вы работаете и каких ответов ожидаете, на странице предложений. Такие примеры помогут определить приоритеты развития.