Доработка разделов управление сервисом, обзор сервиса

src/ai/ai-chat-llm.md

@@ -109,3 +109,91 @@ LLM эффективны для обработки текста и решени
 ### Схема работы LLM с базой знаний
 
 ![alt text](./image/Sh_LLM_RAG_1024.png)
+
+
+#### Сменить тенант
+
+В чате с LLM-моделями есть возомжность работать сразу с несколькими тенантами. Для смены текущего тенанта необходимо:
+
+1. Перейдите в AI платформу [**чат с LLM-моделями**](../ai/ai-chat-llm.md).
+2. В левом меню откройте раздел **Тенанты**.
+3. Выберите из списка подходящий тенант.
+
+![alt text](./image/Chat_Ai_Tenant_1024.png)
+![alt text](./image/Chat_Ai_Tenant_list_1024.png)
+
+::: details Завиисмость от тенантов
+В другом тенанте может отличаться:
+
+- Список доступных моделей;
+- Список Баз знаний;
+- Список системных промптов.
+
+Все вышеперечисленные сущности привязываются к тенанту.
+
+:::
+
+#### Использовать базу знаний (RAG)
+
+В случае, когда нам необходимо, чтобы наша модель генерировала ответы не на базе своего раннего обучения, а обращалась, например, к актуальной нормативной базе или актуальным тарифам, то нам необходимо указать базу знаний, с которой чат должен расширить свой контекст. Для этого необходимо просто выбрать требуемую базу знаний и продолжить диалог.
+
+![alt text](./image/Chat_AI_Choice_RAG_SalesHelper_1024.png)
+
+И в таком случае,при формировании ответа,  модель уже будет использовать макимально актуальную информацию при генерации рекомендации.
+
+![alt text](./image/Chat_AI_Answer_RAG_SOHO_1024.png)
+
+Как видим, модель получила данные из базы знаний и сослалась на них.
+
+Более подробно, что такое "Базы знаний" в AI и как они работают, можно ознакомится в разделе Ликбез.
+
+## Промпты
+
+**Системное сообщение (Prompt)** определяет логику ответов модели. Есть возможность настраивать шаблон запроса.
+
+#### Добавить промпт
+
+1. Перейдите в раздел AI платформа.
+2. В левом меню откройте раздел **База знаний**.
+3. Нажмите кнопку **Создать системный промпт**.
+4. Заполните параметры промпта:
+    - **Название**: введите название систменого промпта.
+    - **Содержание**: введите содержание промпта.  
+5. Нажмите **Создать**.
+
+#### Редактирование системного промпта
+
+Системный промпт представляет из себя набор инструкций, на которые опирается модель при подготовке ответа на запрос пользователя.
+Наприме, по умолчанию задан простой, "размытый" промпт, который просто указывает, что чат должен быть полезным. Но, такой чат не всегда сможет предоставить пользователю ответ, который его устроит. Поэтому, фунционал Чат с LLM предоставляет возможность задать пользователю свой промпт, который будет действовать в текущей сессии.
+
+![alt text](./image/Chat_AI_Edit_System_prompt_1024.png)
+
+![alt text](./image/Chat_AI_Create_System_prompt_1024.png)
+
+![alt text](./image/Chat_AI_Choice_System_prompt_1024.png)
+
+## 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.*