описание платформы

src/ai/ai-chat-llm.md

@@ -1,4 +1,8 @@
 # Чат с LLM
+
+Раздел описывает работу с LLM-моделями. Описание включает обзор элементов управления, процесс выбора моделей и используемую терминологию для эффективного взаимодействия с AI платформой.
+
+
 ## Обзор сервиса Чат с LLM
 
 **Чат с LLM** — это интуитивно понятный интерфейс для общения с LLM (Large Language Model). Подходит для знакомства с моделями, а также для встраивания на любой сайт в виде виджета. Чат дает возможность выбирать различные LLM модели,  базы знаний и настраивать системные промпты под свои задачи.
@@ -10,24 +14,16 @@
 В интерфейсе доступен следующий функционал:
 
 1. **Выбор модели:**
-По умолчанию используется модель Gemma 3. Для смены модели выберите подходящий вариант из выпадающего меню. 
-
-Рекомендации по выбору модели доступны в разделе [Доступные модели](#ai-chat-llm-Дотупные-модели).
+По умолчанию используется модель Gemma 3. Для смены модели выберите подходящий вариант из выпадающего меню. Рекомендации по выбору модели доступны в разделе [Доступные модели](../ai/ai-chat-llm.md#дотупные-модели).
 
 2. **Выбор базы знаний:**
-Для генерации ответов не на базе своего раннего обучения, а на основе актуальных данных, необходимо выбрать нужную базу знаний из выпадающего меню. 
-
-Более подробно, что такое "Базы знаний" в AI и как они работают, можно ознакомится в разделе [Базы знаний](#ai-chat-llm-База-знаний).
+Для генерации отвеfтов не на базе своего раннего обучения, а на основе актуальных данных, необходимо выбрать нужную базу знаний из выпадающего меню. Более подробно, что такое "Базы знаний" в AI и как они работают, можно ознакомится в разделе [Базы знаний](../ai/ai-overview-platform.md#ликбез).
 
 3. **Выбор системного промпта:**
-Системный промпт представляет из себя набор инструкций, на которые опирается модель при подготовке ответа на запрос пользователя.
-
-Подробно про промпты можно почитать тут: [Промпты](#ai-chat-llm-Промпты)
+Системный промпт представляет из себя набор инструкций, на которые опирается модель при подготовке ответа на запрос пользователя. Подробно про промпты можно почитать тут: [Промпты](../ai/ai-overview-platform.md#ликбез).
 
 4. **Очистка контекста диалога:**
-При длительном диалоге модель накапливает контекст и может начать генерировать неточные ответы ("галлюцинации"). Для предотвращения этого рекомендуется периодически очищать контекст сессии — нажмите иконку очистки в правом верхнем углу окна чата. 
-
-Подробно про ограничения LLM можно почитать тут: [Ограничения LLM](#LLM)
+При длительном диалоге модель накапливает контекст и может начать генерировать неточные ответы ("галлюцинации"). Для предотвращения этого рекомендуется периодически очищать контекст сессии — нажмите иконку очистки в правом верхнем углу окна чата. Подробно про ограничения LLM можно почитать тут: [Ограничения LLM](../ai/ai-chat-llm.md#ограничения-llm).
 
 5. **Диалог пользователя с чатом**
 Диалог с чатом пользователь ведёт как в обычном чате в режиме вопрос-ответ.
@@ -36,24 +32,14 @@
 
 ![alt text](./image/UX_Path_1024.png)
 
-## Быстрый старт - убрать
-
-Для авторизации и начала работы с чатом необходимо выполнить следующие шаги:
-
-1. **Подключение**: Перейдите по адресу `ai.beeline.ru`
-2. **VPN/VDL**: Обязательно подключитесь через корпоративный VPN или VDL
-3. **Авторизация**: Нажмите «Начать работу» или «Перейти в чат»
-4. **MobileID**: Пройдите стандартную авторизацию через MobileID
-5. **Начало работы**: После авторизации вы попадете в интерфейс чата
-
-## Выбор LLM 
+## Выбор LLM
 
 Следующим шагом надо выбрать одну из доступных моделей.
 
 ![alt text](./image/Chat_AI_Choice_LLM_1024.png)
 
 По умолчанию установлена модель Gemma 3, но мы рекомендуем начинать эксперименты с модели Qwen 3 32B, которая имеет больший контекст, поддерживает нативный вызов инструментов, а также может работать как в режиме с рассуждениями (включен по умолчанию) или без них - в таком случае нужно передать в запросе "/no_think".
-С списанием, какие модели доступны, а также, какие преимущества есть у каждой из моделей, можно ознакомиться в разделе [Доступные модели](#Доступные-модели).
+С списанием, какие модели доступны, а также, какие преимущества есть у каждой из моделей, можно ознакомиться в разделе [Доступные модели](../ai/ai-chat-llm.md#доступные-модели).
 
 ## Доступные модели
 
@@ -65,8 +51,7 @@
 | Gemma 3 | 128k	| 27B	| ❌	| ❌	| ✅ |
 | Qwen 3 |  131k | 32B | ✅	|✅ |	❌|
 
-::: details
-<summary> Описание доступных моделей </summary>
+::: details Описание доступных моделей
 
 * **DeepSeek Chat**
 
@@ -80,16 +65,16 @@
 
 Основная модель, с которой мы рекомендуем начинать эксперименты. Поддерживает нативный вызов инструментов.
 Может работать как в режиме:
-  1. с рассуждениями (включен по умолчанию)
-  2. без рассуждений (нужно передать в запросе /no_think).
+- с рассуждениями (включен по умолчанию)
+- без рассуждений (нужно передать в запросе /no_think).
 
 :::
 
-#### После выбора модели можно начинать диалог с чатом. Для этого необходимо просто писать свой запрос в окно диалога и дожидаться ответа.
+После выбора модели можно начинать диалог с чатом. Для этого необходимо просто писать свой запрос в окно диалога и дожидаться ответа.
 
-# Ликбез
+## Ликбез
 
-## Что такое LLM
+### Что такое LLM
 Представьте, что у вас есть программа, которая прочитала миллионы книг, статей и страниц из интернета, а потом научилась предсказывать, какие слова могут идти друг за другом в любом тексте. Примерно так устроена большая языковая модель, или LLM (Large Language Model).
 
 **LLM** — это просто большая куча матриц и векторной алгебры, которая обучается на огромном количестве текстов. В процессе обучения модель не просто запоминает информацию, а учится находить связи между словами, понимать закономерности языка и генерировать осмысленные ответы на самые разные вопросы. Когда вы задаёте LLM вопрос, она «вспоминает» подходящие по смыслу фразы и пытается предугадать, какие слова должны идти дальше, чтобы ответ звучал логично и понятно.
@@ -121,7 +106,6 @@
 
 LLM эффективны для обработки текста и решения стандартных задач, но для сложных кейсов требуют дополнительной инфраструктуры — баз знаний, интеграций с внешними системами и инструментов выполнения кода.
 
-
 ### Схема работы LLM с базой знаний
 
 ![alt text](./image/Sh_LLM_RAG_1024.png)