Структурируйте RAG-документы для векторного поиска

Качество RAG зависит от границ чанков. Неструктурированный текст даёт шумные эмбеддинги. aiStructEdit хранит каждую статью как документ с явной областью каждого блока.

Назначение, факты, исключения и формат цитирования — отдельные разделы. Граф показывает, какие блоки от каких источников зависят.

Экспорт Markdown или XML под ваш embedding pipeline. Анализ дубликатов и бюджета токенов перед индексацией.

От корпуса к индексу

Проект = один документ на агента или продукт. Поиск дубликатов находит пересекающиеся FAQ до загрузки в vector DB.

Системный промпт и RAG-корпус в одном workspace — одна модель разделов для поведения и для знаний.