> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/cherry-studio/preview/knowledge-base.md).

# База знаний

База знаний — это как дать ИИ одну**собственную справочную книгу**：вы помещаете туда свои документы, заметки, ссылки, а потом во время общения просите ИИ заглянуть в эту книгу и ответить на ваши вопросы.

<figure><img src="/files/6104dad2e26556a3a5a3ecccbf188e2daf1a4de3" alt=""><figcaption><p>Вход в базу знаний: в левом верхнем углу <code>+ Добавить</code> Создать первую базу знаний</p></figcaption></figure>

## Что можно делать с базой знаний?

Несколько реальных сценариев:

* **Помощник по знаниям компании**：загрузите туда руководства по продукту, API-документацию и внутренние регламенты — когда сотрудники задают вопросы, ИИ отвечает автоматически
* **Личный менеджер данных**：поместите туда свои рабочие заметки прошлых лет, выписки из книг и архив писем, а потом спросите ИИ: «В какой PPT я в прошлом году упоминал ту аналитическую рамку?»
* **Партнёр по обучению**：загрузите туда учебные материалы и статьи, чтобы ИИ помогал вам составлять вопросы по главам и разбирать непонятные моменты
* **Быстрая проверка договоров/нормативов**：поместите туда законы и шаблоны договоров, чтобы спрашивать ИИ о применении конкретных пунктов

## Почему использовать базу знаний, а не просто бросать файлы ИИ?

Ограничения простого отправления файлов:

* Каждый раз при вопросе нужно загружать заново — неудобно
* У одного диалога есть ограничение по длине, длинный документ не поместится
* Нельзя переиспользовать между диалогами

**База знаний решает все перечисленные выше проблемы**：загрузили один раз — и потом можно использовать в любом диалоге; при этом из большого массива материалов можно «точно извлекать релевантные фрагменты» и передавать их ИИ.

## Как пользоваться?

* В первый раз: смотрите [Полное руководство по базе знаний](/docs/russian/knowledge-base/knowledge-base.md)
* Если хотите добавить изображения / отсканированные PDF: сначала смотрите [Предобработка документов](/docs/russian/knowledge-base/document-preprocessing.md)，чтобы ИИ мог «читать» текст на изображениях
* Если хотите понять, как выбрать эмбеддинг-модель: смотрите [Справочник по эмбеддинг-моделям](/docs/russian/knowledge-base/emb-models-info.md)
* Если хотите узнать, где хранятся данные: смотрите [Данные базы знаний](/docs/russian/knowledge-base/data.md)

## Комбинации с другими возможностями

* **База знаний + помощник**：подключите базу знаний к какому-то помощнику, и он станет узким специалистом в этой области
* **База знаний +** [**Cherry Agent**](/docs/russian/cherry-studio/preview/agent.md)：позвольте Agent самостоятельно обращаться к базе знаний в процессе выполнения задачи
* **База знаний +** [**Канал**](/docs/russian/advanced-basic/agent-channels.md)：отправьте Agent, «умеющего искать по корпоративным документам», дежурить в групповом чате Feishu

> Рекомендуем сначала прочитать [Введение в концепции](/docs/russian/advanced-basic/concepts-101.md) Чтобы понять связь базы знаний с функциями Agent / MCP и другими.

***

### 💡 Получение помощи и отправка отзывов

Если у вас возникнут вопросы, баги или предложения по улучшению функций во время настройки или использования, обратитесь к [Обратная связь и предложения](/docs/russian/question-contact/suggestions.md) в официальные каналы, указанные там.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/cherry-studio/preview/knowledge-base.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.