24 ИЮНЬ 2026v0.7.0
Карта знаний, параметры LLM и RAG-обучение
Большой апдейт платформы ИИ-агентов: визуальный граф данных для управления контекстом LLM, компактные настройки скиллов, интеграция товарных фидов YML/XML и доработки RAG-системы. Ниже — ключевые изменения, которые стоит протестировать в кабинете.
Визуальный граф данных ИИ и управление контекстом LLM
Реализована визуальная карта базы знаний — структурирование источников для нейросети: парсинг сайта, RAG-документы, FAQ, бриф, контакты и товарный каталог. Кластеры по разделам сайта, счётчики и быстрый переход в нужный блок.
На карте доступны перетаскивание узлов, сброс раскладки и обновление данных по кнопке — удобно видеть, что уже подключено к ИИ-агенту и где остаются пробелы в контекстном окне.
Парсинг сайта для обучения ИИ и структурирование базы знаний
База знаний переработана: компактные карточки-разделы, настройка в боковой шторке. Автоматическое сканирование веб-страниц — закреплённый URL, дополнительные страницы, статистика «+N новых · M обновлено» в истории обхода.
Интеграция каталога товаров YML/XML для e-commerce
Реализована прямая загрузка товарных каталогов в форматах CSV, XML и YML. ИИ-агент ChatNeuron опирается на актуальный каталог в ответах клиентам: цены, характеристики услуг и наличие на складе — актуально для интернет-магазинов.
Синхронизация цен интернет-магазина с ИИ-агентом помогает консультировать покупателей без ручного обновления промптов.
Настройка температуры LLM, лимита токенов и Tone of Voice
Настройки агента в новом формате: карточки «Основное», «Цели и правила», «Параметры модели», «Скиллы» — клик открывает шторку с деталями.
Все важные параметры языковой модели вынесены в отдельный интерфейс: настройка температуры ИИ (креативность ответов), лимит токенов (max tokens) на сессию, глубина контекстного окна и задержка ответа в интеграциях. Подробнее о возможностях — в разделе Возможности.
Скиллы, квалификация лидов и лидогенерация в чате
Скиллы и «Цели и правила»: правила поведения сохраняются вместе с основными настройками; убрана лишняя кнопка «Применить» — меньше путаницы при обучении агента.
Исправлена лидогенерация в чате: заявки с app-домена отправляются корректно, служебные метки [COLLECT_LEAD] убраны из ответов, подтверждение номера без лишнего текста.
Оптимизация RAG-системы и загрузки документов
Исправлена архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation): загруженные внутренние документы компании и файлы FAQ снова стабильно участвуют в формировании ответов агента.
На карте знаний источники FAQ отделены от страниц сайта, документы отображаются по имени файла — удобная навигация при настройке RAG-систем для бизнеса и поиска по внутренним документам.
Интеграция Telegram-уведомлений по Chat ID
Раздел «Уведомления» в новом виде: компактная карточка Telegram со статусом «Подключено / Частично», настройки бота и Chat ID — в шторке по клику.
Мультиагентность без смешивания контекста
База знаний, настройки, скиллы и виджет привязаны к конкретному агенту; переключение в меню «Агенты» без смешивания контекста LLM между проектами.
Есть идея или вопрос? напишите нам · Документация
Постоянная ссылка: /updates/v0-7-0