Ročně Plaťte ročně a získejte 2 měsíce zdarma u každého placeného tarifu. Zobrazit tarify
Přihlásit se Začněte zdarma

Znalostní báze a RAG

Poslední aktualizace: 8 lis 2026

Přehled

Znalostní báze vám umožňuje poskytnout umělé inteligenci vlastní dokumenty, aby na nich založila své odpovědi. ToRun přijímá dokumenty, rozděluje je na části (chunky), indexuje je a v době dotazu načítá nejrelevantnější části pomocí kombinace vektorového (sémantického) a lexikálního (klíčová slova) vyhledávání — to je Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Jak je strukturována

  • Znalostní báze — rejstřík souborů projektu; patří vám.
  • Znalostní dokument — každý soubor nebo zdroj, který do báze přidáte.
  • Znalostní část (chunk) — indexované kousky, na které je dokument rozdělen; načítání probíhá na úrovni částí.

Znalostní báze jsou vázány na uživatele — vaše báze a její obsah patří vám.

Vytvoření a naplnění báze

  1. Otevřete projekt, nebo vytvořte nový — soubory, které do něj přidáte, tvoří jeho znalostní bázi.
  2. Přidejte dokumenty. ToRun přijme každý dokument, rozdělí jej na části a vytvoří embeddingy pro sémantické vyhledávání.
  3. Jakmile je báze zaindexována, je k dispozici pro založení odpovědí.

Jak funguje načítání

Když položíte otázku vůči bázi, ToRun spustí:

  1. Vektorové vyhledávání — vloží váš dotaz a najde sémanticky podobné části.
  2. Lexikální vyhledávání — přímo porovnává klíčová slova a zachytí přesné termíny, které vektorové vyhledávání může minout.
  3. Kombinované nejlepší výsledky jsou předány modelu jako kontext pro založení a odpověď je z nich vygenerována.

Tento hybridní přístup zachytí jak shody typu „znamená totéž", tak „obsahuje přesně tento termín".

Náklady

Vytváření embeddingů dokumentů během příjmu a odpovídání na založené otázky jsou volání AI, takže každé vytvoří BillingRecord se snímkem cen. Náklady na příjem jsou zhruba úměrné objemu dokumentů; náklady na dotaz jsou za otázku.

Tipy

  • Přidávejte čisté, dobře strukturované dokumenty — poškozený text se špatně indexuje a špatně načítá.
  • Udržujte bázi zaměřenou na jedno téma nebo projekt; jedna obří smíšená báze načítá zašuměnější výsledky.
  • Dokumenty znovu přidejte nebo obnovte, když se změní podkladový materiál — načítání zná jen to, co je zaindexováno.
Videonávod

Podívejte se, jak to funguje

Projects, your own files and memory: an AI assistant that knows your work

A project groups related chats, files and memory, and every new chat in it follows the project's system prompt. Add PDFs, documents or text files under Knowledge and the assistant searches them in that project's chats. Memory works across all your chats: mention something worth keeping and you don't have to say it again. Everything it remembers is on your memory page, where you can edit it or make it forget for good.

Toto video je v angličtině.

Přehrát na vlastní stránce

Kapitoly
  1. 0:00 It knows your work
  2. 0:11 A project for each job
  3. 0:21 Your files, and answers from them
  4. 0:34 Memory, and staying in control