Здравствуйте! Я ваш ИИ-ассистент по академическим дисциплинам. В систему загружены учебные материалы и специализированная литература.
Вы можете переключать Базу Знаний в верхней панели (Логистика, Ж/Д логистика, KazAgro и др.) или задать любой вопрос ниже!
Параметры Теста
Выберите параметры слева и нажмите "Сгенерировать Тест".
Библиотека и Базы Знаний
Загрузка информации о фрагментах...
Векторизация выполняется в фоновом режиме...
Обновление счетчиков в реальном времени...
Авторизация Пользователя
Требуется авторизация: Выберите тип входа (Гость или Админ) для доступа к системе.
💡 Для гостей доступен чат-консультант и генератор тестов. Время входа и IP фиксируются на сервере.
⚠️ Ошибка авторизации.
Настройки RAG & Сохранение API Ключей в .env
Сохраненные API Ключи в файле .env на сервере
💾 Ключи сохраняются напрямую в файл .env на сервере и подставляются автоматически при выборе модели.
Что означает: Количество наиболее похожих по смыслу текстовых фрагментов из учебников, которые векторная система передает в промпт нейросети.
⚡ Влияние: Значение 3–5 дает быстрый ответ на ноутбуке; значение 5–15 на сервере дает максимально глубокий и подробный синтез из нескольких книг.
Что означает: Длина отрывка текста из проиндексированных файлов (в символах), подаваемая на вход модели.
⚡ Влияние:450 символов — подходят для быстрых ответов на CPU; 1000–2000 символов — сохраняют целые абзацы и формулы без обрывов смыслового контекста.
Что означает: Ограничение на максимальное количество генерируемых слов и символов в итоговом ответе модели.
⚡ Влияние:512 токенов — для кратких справок; 2048–4096 токенов — для развернутых учебных ответов, статей, экзаменационных кейсов и разборов.
Что означает: Максимальное время в секундах, которое приложение ждет ответа от нейросети (локальной Ollama на CPU/GPU или облачного API) до отмены запроса.
⚡ Влияние:300 сек исключает прерывания и таймауты при обработке сложных академических промптов на слабом оборудовании.
Что означает: Параметр креативности нейросети (от 0.0 до 1.0).
⚡ Влияние:0.1 – 0.3 — академическая точность strictly по учебникам; 0.7 — более свободная формулировка при составлении практических кейсов.