Собственная команда (internal tool) · 11 июня 2026 г.

dBrain: база знаний для ИИ-агентов, которая наполняется сама

База наполняется сама

Внутренний инструмент: база знаний с семантическим и графовым поиском, спроектированная под ИИ-агентов. Автосбор контента и «хаускипинг» вместо ручного обслуживания.

TL; DR

  • Internal tool: внедрил себе и своей команде базу знаний dBrain с семантическим и графовым поиском, спроектированную под работу с ИИ-агентами.
  • Стартовая боль: нейронка теряет контекст, а чтобы агенты работали, надо либо писать кучу правил, либо постоянно следить, как раскладывается контекст.
  • Решение — автоматический сбор контента плюс «хаускипинг», который следит за раскладкой и связями между страницами. Теперь база наполняется сама — силами всей команды.

Контекст

Это внутренний инструмент, а не клиентский проект: внедрял себе и своей команде. dBrain — база знаний с семантическим и графовым поиском, спроектированная для работы с ИИ-агентами: агент должен уметь и найти страницу по смыслу, и пройти по связям между страницами. Смежный клиентский проект на ту же тему — кейс по базе знаний для ретейл-консалтинга.

Проблема

Нейронка теряет контекст. Чтобы агенты стабильно работали с базой, оставалось два пути:

  • писать кучу правил — как раскладывать контекст и что с чем связывать;
  • постоянно следить руками, как контекст раскладывается по базе.

Оба пути упирались в одно и то же: на обслуживание базы уходило много времени. База, которая должна экономить время, сама превращалась в работу.

Подход

  1. Два вида поиска. Семантический — найти страницу по смыслу. Графовый — пройти по связям между страницами. Агенту нужны оба, поэтому база спроектирована под них с самого начала.
  2. Автоматический сбор контента. Система сама собирает контент в базу и достаёт его в нужный момент — агенту не нужно объяснять, где что лежит.
  3. «Хаускипинг»: раскладка. Отдельная система следит, что всё правильно раскладывается по базе, — та самая работа, которая раньше съедала время.
  4. «Хаускипинг»: связи. Та же система проверяет и дополняет связи между страницами — чтобы работали оба поиска, и семантический, и графовый.

Результат

  • База наполняется сама — силами всей команды.
  • Паттерны фиксируются и переиспользуются.
  • Времени на ведение базы уходит меньше.
  • Ежедневная работа с агентами стала лучше: нужный контекст достаётся в нужный момент.

Что бы сделал иначе

Сразу бы начал с «хаускипинга». Я долго пытался удержать порядок правилами и ручным контролем — и только потом признал, что это именно та работа, которую надо отдать системе с первого дня. Правила для агентов не заменяют уборку: её просто должен делать не человек, а система.

← ко всем кейсам

Написать в Telegram Telegram