Векторная база

Векторная база — просмотр документов с эмбеддингами и их фрагментов (чанков). Эмбеддинги — это векторные представления текста, которые используются для семантического поиска, AI-чатов по документам и RAG-памяти. Раздел в боковой панели («AI и RAG» → «Векторная база») или /dashboard/embeddings.

Что отображается

На главной странице два блока:

• RAG-коллекции — если на тарифе включена RAG-память. Карточки коллекций с числом файлов, обработанных форматов и файлов с векторами. Клик по коллекции — фильтр файлов по этой коллекции
• Все файлы с эмбеддингами — таблица документов, у которых созданы эмбеддинги. Колонки: файл, папка, размер, токены, модель, число чанков, дата обработки

В каждой строке — ссылка «Эмбеддинги» для перехода к деталям файла.

Страница файла

По адресу /dashboard/embeddings/[fileId] отображаются чанки документа — фрагменты текста, преобразованные в векторы. Для каждого чанка:

• Индекс (номер фрагмента)
• Текст фрагмента
• Превью вектора (если доступно)

Доступна пагинация (10, 20, 50, 100 строк на страницу). Можно выбрать чанки и удалить их — например, если фрагмент некорректен или дублируется.

Откуда берутся эмбеддинги

Эмбеддинги создаются при:

• Обработке документа в Мои файлы — для документов с поддержкой AI-анализа (PDF, Word и др.)
• Векторизации в RAG-память — при создании коллекции и запуске «Векторизовать»

Требования

Для просмотра эмбеддингов нужен тариф с одной из функций:

• RAG-память — доступ к коллекциям и файлам в них
• AI-анализ документов — эмбеддинги создаются при загрузке и обработке документов в «Мои файлы»

Если обе функции отключены, раздел покажет сообщение о необходимости смены тарифа.