AIRUS Gateway
Войти

AIRUS Enterprise Knowledge Gateway

Подключайте корпоративные знания к AI без хаоса: источники, права доступа, актуальность, цитаты, качество retrieval, RAG receipts — и стоимость доверенного ответа, а не «чат по файлам».

Что делает

Надстройка над RAG Control Plane: превращает ответ модели в доверенный ответ — с решением trusted/low_confidence/no_answer, цитатами, проверкой прав и актуальности. Решение считается детерминированно из сигналов retrieval:

Trusted Answer
POST /v1/airus/knowledge/answer → decision (trusted_answer / low_confidence / no_answer), answer_confidence, hallucination_risk + chunk evidence.
ACL-aware retrieval
Retrieval учитывает роль/отдел/клиента: нет доступа к документу — нет доступа к ответу. ACL применяется ДО ranking (acl_enforcement_stage: pre_ranking), число denied скрыто.
Freshness control
У каждого документа состояние active / stale / deprecated / archived. Старый chunk не побеждает новый; freshness_score в ответе.
Citation Receipt
На каждый ответ — какие chunks, из каких документов, версия, retrieval_score, citation_coverage, стоимость. Chunk Evidence по каждому фрагменту.

Как вызвать

Пример ниже — база знаний клиента (интернет-магазин): AIRUS отвечает по вашим документам (регламенты, договоры, инструкции, поддержка), это не политика самого AIRUS.

# 1. Создать источник и проиндексировать документ клиента
POST /v1/airus/knowledge-bases          { "projectId": "…", "name": "База знаний интернет-магазина" }
POST /v1/airus/knowledge-bases/{id}/documents
  { "title": "Регламент возвратов (клиента)", "content": "…", "aclScope": ["support"] }

# 2. Доверенный ответ с решением и chunk evidence
curl https://airus.world/v1/airus/knowledge/answer \
  -H "Authorization: Bearer <JWT>" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "kb_id": "…", "query": "Как оформить возврат?",
        "userContext": { "role": "support" }, "retrievalPolicy": "citation_required" }'

В ответе — airus_knowledge_receipt: decision, citation_coverage, freshness_score, acl_check, hallucination_risk, answer_confidence, стоимость, raw_content_stored: false.

Честно про RAG

  • Индексация — через API (manual_upload доступен сейчас). Внешние коннекторы (Confluence, Notion, 1С, Drive, Helpdesk) — в Connector Registry со статусом roadmap.
  • Vector store — cosine в приложении (v0, малые базы); pgvector/Qdrant/OpenSearch — roadmap.
  • grounding score — честная лексическая метрика (lexical_overlap_v0); embedding-based grounding — roadmap.
  • ACL-фильтр применяется ДО генерации: модель не видит документ, к которому нет доступа.
  • Контент документов хранится для retrieval (операционные данные); в телеметрию — только метаданные.
Подключить базу знанийKnowledge APIConnector Registry