Источники RAG (для обучающихся)¶

Когда AI-репетитор отвечает с опорой на базу знаний, под ответом появляются источники (citations). Эта страница объясняет, что они значат и как читать язык материалов.

Зачем источники¶

RAG (Retrieval-Augmented Generation) подтягивает короткие фрагменты из медицинской базы знаний и передаёт их модели / эвристикам. Источники помогают:

понять, на чём основан ответ;
проверить формулировки в исходном материале;
увидеть, насколько фрагмент близок к вашему вопросу.

Не полный документ

В UI обычно показан фрагмент (chunk), а не вся статья. Для полного текста обратитесь к администратору базы знаний.

Поля источника¶

Поле	Что означает
`title`	Заголовок материала
`text` / content	Найденный фрагмент
`category`	Категория: guidelines, diseases, medications, admin и т.п.
`language`	Дорожка языка: `en` или `ru`
`similarity`	Схожесть с запросом (0–1, выше — лучше)
`source`	Бэкенд: `local`, `external` или `hybrid`
`id`	Идентификатор чанка в индексе

Язык: две дорожки¶

База знаний не смешивает языки в одном поиске:

Запрос / UI	Поиск
Русский (`ru`)	Только материалы с `language=ru`
Английский (`en`)	Только материалы с `language=en`

Если вы спрашиваете по-русски, а в базе заполнена только английская дорожка, источников может не быть или их будет мало — смените язык вопроса или попросите администратора загрузить контент на нужном языке.

В админке материалы добавляются отдельно во вкладках EN и RU (База знаний).

Когда источников нет¶

Возможные причины:

RAG_ENABLED=false или ассистент выключен.
Индекс пуст — нужен seed (scripts/seed_medical_knowledge.py) или загрузка админом.
Вопрос слишком общий / на другом языке, чем KB.
Режим external без доступного внешнего API (тогда может сработать soft-fallback на local, если он заполнен).

Ответ репетитора при этом всё равно может появиться (LLM без RAG или fallback), но без цитат.

Как пользоваться цитатами на практике¶

Прочитайте ответ целиком.
Откройте 1–2 источника с наибольшим similarity.
Сверьте ключевые термины и цифры с фрагментом.
Если фрагмент не про вашу тему — переформулируйте вопрос точнее.

Примеры хороших и слабых запросов¶

Слабый	Лучше
«Сердце»	«Первые шаги при подозрении на ОКС у взрослого»
«Antibiotic»	«First-line empiric therapy for community-acquired pneumonia in adults»
Смесь RU+EN в одном вопросе	Один язык на сообщение

Высокий similarity не гарантирует клиническую верность — всегда сверяйте с протоколами учебной программы.