Если агент отвечает по документам, он должен знать, какие материалы утверждены, какие устарели, где источник конфликтует с другим и когда нужно передать вопрос человеку.
Простое определение
Knowledge Pack — это набор материалов, по которым агент имеет право отвечать. Он отличается от обычной папки с документами тем, что у каждого источника есть статус, владелец, дата и роль в ответах.
Если коротко: Knowledge Pack объясняет, что должно быть внутри утверждённого пакета знаний. Prepare Knowledge Base показывает, как собрать этот пакет практически: найти источники, назначить владельцев, задать priority, выписать forbidden claims и сделать eval questions.
Что входит
- approved documents;
- source inventory;
- source map;
- answer policy;
- forbidden claims;
- gap list;
- owner / review date;
- examples of good answers;
- handoff rule для вопросов без источника.
Почему это важно
Prompt может направить стиль ответа, но не заменяет знания. Если документы устарели, противоречат друг другу или не покрывают вопрос, агент должен сказать об этом, а не придумывать уверенный ответ.
Approved knowledge
Approved knowledge — это не всё, что лежит в Google Drive или Notion. Это материалы, которые владелец разрешил использовать в ответах агента. Всё остальное должно быть draft, outdated или forbidden.
Где агент не должен отвечать
Агент не отвечает сам, если:
- источник отсутствует;
- источники конфликтуют;
- вопрос связан с high-risk advice;
- ответ требует коммерческого обещания;
- действие требует approval gate.
Knowledge Pack или Prepare Knowledge Base
Выбирайте страницу по задаче:
- если нужно понять понятие и роль в AI-ready системе — читайте
Knowledge Pack; - если нужно подготовить документы до prototype — открывайте
Prepare Knowledge Base; - если вы собираете голосового агента — переходите к
Voice Lead Intake, где пакет знаний становится частью call flow.
Эта связка нужна, чтобы не путать структуру и действие. Knowledge Pack задаёт модель: approved sources, source map, answer policy, gaps и review. Prepare Knowledge Base превращает модель в рабочий checklist.
Связь с RAG Quality Report
После подготовки Knowledge Pack его нужно проверить на реальных eval scenarios. RAG Quality задаёт сценарии проверки, а RAG Quality Report фиксирует findings: какой source не найден, где документы конфликтуют, кто владеет исправлением и когда будет retest.
Так Knowledge Pack перестаёт быть статичным документом. Он становится источником для improvement loop: нашли issue, приняли решение, исправили source или answer policy, повторили проверку и отметили reviewed status.
Следующий маршрут
Практический следующий шаг — Prepare Knowledge Base. После этого маршрут идёт в RAG Quality, RAG Quality Report и Harness, где findings превращаются в Decision Log и improvement loop.