Внесение изменений в раздел Быстрый старт

src/ai/ai-overview-platform.md

@@ -47,3 +47,28 @@
 
 **Системное сообщение (Prompt)**: Системный промпт определяет логику ответов модели. Есть возможность настраивать шаблон запроса.
 
+## Ликбез
+
+### Промпты 
+LLM — это вычислительная машина, интерфейс которой эмулирует человеческую речь. Формулируйте запросы четко и точно, как при программировании. Избегайте расплывчатых вопросов — это ключ к получению качественных ответов. 
+
+### Cистемные промпты
+Специальные инструкции, определяющие поведение модели на протяжении всего диалога. Задают роль, стиль общения и ограничения. На нашей платформе системные промпты открыты для редактирования, что дает полный контроль над поведением ИИ.
+
+*Пример системного промпта: «Ты — помощник по финансовым вопросам. Отвечай четко и профессионально, используй только проверенную информацию». После установки такого промпта модель будет последовательно придерживаться заданной роли.*
+
+### Контекст
+Вы будете часто встречать слово «контекст» в отношении LLM. Упрощённо, контекст — это ограниченное по размеру окно, в которое должен уместиться запрос к LLM. У каждой модели контекст строго ограничен и указан в документации к ней.
+
+### Токены 
+Внутри себя LLM представляет текст не в виде слов или букв, а в виде токенов. Обычно токен — это несколько букв (часть слова), которые часто встречаются рядом в обучающей выборке. Текст запроса, который вы отправляете в LLM, сначала нарезается на токены, и только потом обрабатывается моделью. Размер контекста также измеряется в токенах, а не в буквах.
+
+Нет фиксированного правила, которое позволит оценить размер текста в токенах. У каждой модели свой токенизатор, и все они нарезают текст по-своему. Более того, для английского текста средний размер токена можеть быть 4 буквы, а для русского или китайского каждая буква может получать отдельный токен.
+
+## Базы знаний (RAG)
+RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, при котором ответ LLM формируется с использованием дополнительного источника актуальных данных. 
+
+Базы знаний (RAG) решают ключевую проблему языковых моделей — работу с актуальными и специализированными данными. Когда вы задаете вопрос о внутренних регламентах компании или о событиях после даты обучения модели, стандартная LLM не может дать точный ответ. RAG решает это путем поиска в вашей базе документов релевантных фрагментов, которые затем добавляются к контексту запроса. Модель получает эти актуальные данные и формирует ответ на их основе. Это позволяет использовать LLM для работы с внутренней документацией, свежей информацией и специализированными знаниями, которые изначально отсутствовали в обучающей выборке модели.
+
+*Обратите внимание, что в традиционной реализации LLM участвует только на последнем этапе генерации ответа. За поиск релевантных документов отвечает набор других систем, которые должны быть заранее интегрированы в AI-платформу.*
+