Результаты поиска

Описание версии   Добавлено Кастомные таблицы: связи между таблицами. Подробное описание   Добавлено Кастомные таблицы: связи между таблицами. Новые JOIN поля для таблиц с типом RELATION. Кнопу + напротив связываемого поля для ...

Модуль Notifier предназначен для отправки уведомлений в Telegram-чаты, например, о событиях, ошибках или статусах работы системы. Используется для оперативного информирования администраторов и команд. Конфигурация chat_ids — объект с идентификаторами чат...

Введение Metabot — это универсальная low-code / full-code платформа, объединяющая возможности чат-ботов, интеграций и backend-автоматизации.Она служит коммуникационным и интеграционным ядром, где можно проектировать бизнес-процессы, собирать ассистентов и под...

Мир стремительно перестраивается под AI-first-парадигму — модель, в которой искусственный интеллект становится не инструментом, а ядром управления, восприятия и координации бизнеса. За последние два года десятки консалтинговых компаний, интеграторов и стартапо...

Почему большинству это не удастся (99 из 100 бизнесов пока не готовы) 1. Что такое AI-First трансформация AI-First — это не про “добавить нейросеть”. Это переход к управлению бизнесом, где: данные становятся нервной системой, алгоритмы — исполнительной с...

Metabot AI Methodology Методология поэтапного перехода к AI-First компании. Данная методология —  не просто “технология внедрения ИИ”, а методология эволюциии компании в сторону AI-first мышления.   Цель Показать, как компания проходит путь от эксперимент...

В этом документе описаны все основные механизмы обработки ошибок, настройки таймаутов, использование нотификатора, трассировки и отладки. 1. Таймауты: где и как настраиваются Таймауты — это максимальное время ожидания ответа от LLM или внешнего сервиса. Ес...

Конфигурационный плагин бизнеса (snippet Business.AgentsParams.BSPbConfig) используется для централизованного управления параметрами агентов в системе MAS. Он определяет настройки для различных сценариев работы агентов, включая маршрутизацию, выбор моделей, па...

  В стандартный шаблон MA_Router входит модуль, который отвечает за контроль нагрузки, лимитов и доступности моделей LLM. Основные проверки Суточный лимит диалогов: LLMDialogCounter.canStartNewDialog(limit=25) — ограничивает количество диалогов на пользов...

  Модуль LLMTracer предназначен для трассировки запросов к LLM, а также для сбора статистики по токенам, времени выполнения и ошибкам. Все данные записываются в таблицу llm_tracer. Класс: Session Подключается через let LLMTracer = require("Common.AIHelpe...

Описание LLMTracer - это модуль для трассировки запросов к языковым моделям (LLM) и внешним сервисам. Он позволяет записывать данные о запросах, ответах, ошибках и использовании токенов в таблицу llm_tracer. Установка Импортируйте модуль в ваш код: const L...

Чтобы обучить бота отвечать на вопросы клиентов, следуйте инструкции ниже. Создайте скрипт с NLP распознаванием В свойствах скрипта с подсказкой, как задать вопрос, должны быть настроены следующие параметры:    Включить NLP — чтобы распознавание ...

Описание подключение виджета описано в разделе: Ссылка

Команда Распознать намерение описана в документации: Ссылка. Она работает про принципу отправки тренировочной фразы в DialogFlow для определения намерения. Обычно эта механика отрабатывает, если в интенте записан ответ. Как установить соответствие интента ...

Структура таблицы базы знаний Представьте базу знаний как умный склад информации. Когда нужно полностью "перезагрузить" этот склад, мы поступаем просто: Полная очистка базы знаний: удаляем старую таблицу и создаём точно такую же заново Это как снест...

Введение Обычные LLM модели плохо справляются с числовыми данными - придумывают несуществующие цифры, неточно считают и не могут обрабатывать большие объемы информации. Для решения этой проблемы мы соединим возможности ИИ с профессиональными инструментами раб...

Как работает LLMClient реализует ключевой паттерн Metabot Agent System (MAS) — фреймворк для построения мультиагентных систем через композицию простых, понятных блоков кода. MAS следует принципу "сложное через простое": Декларативность: Сложные AI-операци...

Введение После того как основная мультиагентная система запущена и работает, добавление новых агентов становится простой задачей. Мы создаем специализированных помощников, каждый из которых решает определенный круг задач. В этом разделе мы создадим агента Co...

Создание основы мультиагентной системы Архитектура системы В основе нашей мультиагентной системы лежит Маршрутизатор - это "диспетчер", который анализирует вопрос пользователя и решает, какой именно агент должен его обработать. По умолчанию система используе...

Мир переходит от интерфейсов кликов к взаимодействию с ИИ через естественный язык. Ассистенты и агенты становятся основой нового поколения программ — они умеют понимать контекст, учиться и действовать. Но как программировать таких агентов — без сложной архите...