Library
Knowledge
Berikan agent dokumen yang dapat dicarinya, dari Markdown atau URL publik, dengan vector store.
Berikan agent dokumen yang dapat dicarinya, sehingga agent dapat menjawab pertanyaan tentang produk Anda, bukan hanya tentang API Anda.
createAgent({
// ...
knowledge: {
embeddings: { model: "text-embedding-3-small" },
sources: [{ id: "guide", title: "Invoicing guide", content: markdownString }],
urls: ["https://docs.example.com/payment-terms", { url: "https://example.com/shipping", title: "Shipping" }],
},
vectorStore, // optional: pgvector, Vectorize, ...
});
Agent mendapatkan tool search_knowledge. Jawaban menampilkan kartu Sources, dengan tautan hanya untuk URL yang Anda konfigurasikan.
Perilaku
- Passage sampai ke model sebagai data tak tepercaya yang diberi label, dan tidak pernah sampai ke browser.
- URL hanya berasal dari konfigurasi. URL harus http(s) publik dan hanya mengikuti redirect ke host yang sama.
maxSourceBytesmembatasi ukurannya. - URL source diperbarui di latar belakang setelah
ttlMs(default satu jam), atau saat Anda memanggilagent.knowledge.refresh(). - Source yang gagal dimuat dilewati dengan peringatan, dan ditampilkan di
doctor(). - Store default ada di memori, sehingga setiap kali mulai, semua source dibuat embedding-nya lagi. Gunakan
vectorStoreyang persisten untuk knowledge berukuran besar.
