AI-консультант с RAG

Цель: бот отвечает на вопросы клиентов по вашим документам (FAQ, прайс, инструкции).

Шаги

  1. Knowledge Base → создать

- Имя: "Документация продукта" - Embedding model: text-embedding-3-small (default)

  1. Загрузить документы

- PDF (FAQ, прайс) - Markdown (доки) - CSV (база Q&A)

  1. Создать flow

- Trigger: `/start` или "консультант" - Message: "Задайте любой вопрос" - Input: variableName=`question` - GPT block:

 - useKnowledgeBase: true
 - knowledgeBaseId: ваша база
 - systemPrompt: "Ты консультант компании. Отвечай на основе контекста."
 - userPrompt: `#{question}`
 - variableName: `answer`

- Message: `#{answer}`

Cost analysis

  • Embedding документов: $0.02/1M токенов (один раз при загрузке)
  • Каждый запрос: ~3500 prompt tokens + ~300 response = $0.001
  • 1000 запросов в месяц = ~$1