Симптомы

Можно ли подключить Swarmica к ChatGPT и работать с функциями Swarmica через ИИ-агента?

Решение

Да, Swarmica позволяет подключить более 600 функций через MCP к ChatGPT. Чтобы подключить Swarmica, выполните следующие шаги:

1. Настройте Swarmica MCP сервер
2. Создайте API-ключ в разделе Настройки > Интеграции > API и интеграции
3. Зайдите в ChatGPT > Профиль > Настройки > Приложения и включите функцию Режим разработчика:
4. Нажмите Создать приложение и заполните форму. В поле Подключение добавьте адрес вашего MCP сервера, а токен из пункта 2 добавьте как значение параметра URL. Выберите Без авторизации в поле Аутентификация:
5. После сохранения, подтвердите подключение:
   

Теперь вы можете в чатах запрашивать любые данные и производить любые доступные операции. Пример использования MCP в чате:

Симптомы

Можно ли подключить нашу собственную LLM к Swarmica в качестве ИИ-провайдера?

Решение

Да, если ваша LLM доступна через OpenAI-совместимое API и с ней можно работать через OpenAI Python SDK, то ее можно подключить в качестве ИИ-провайдера. Для этого выполните следующие шаги:

1. Необходимо получить адрес API, токен и название модели, которые будут указываться в openai API client у тех сотрудников, которые имеют доступ к настройке LLM
2. В разделе Настройки > Интеграции > ИИ провайдеры > OpenAI-совместимый заполните форму:
   

   Важно! Указанный адрес базового URL должен быть доступен с хоста, где установлена Swarmica

3. Включите переключатель Активен и нажмите Сохранить

Теперь Swarmica будет использовать эту LLM для ИИ-функций.

Симптомы

Можно ли использовать Deepseek в качестве ИИ-провайдера в Swarmica?

Решение

Да, Swarmica поддерживает подключение Deepseek в качестве провайдера ИИ-функций. Чтобы подключить Deepseek, выполните следующие шаги:

1. Зайдите в учетную запись Platform Deepseek
2. В разделе API keys создайте новый ключ
3. Пополните баланс учетной записи
4. В Swarmica > Настройки > Интеграции > ИИ провайдеры > Deepseek заполните форму:
   
5. Включите переключатель Активен и нажмите Сохранить

Теперь можно пользоваться всеми доступными возможностями провайдера Deepseek!

Симптомы

Можно ли использовать Chat GPT (OpenAI, ChatGPT) в качестве ИИ-провайдера в Swarmica?

Решение

Да, Swarmica поддерживает подключение ChatGPT в качестве провайдера ИИ-функций.

Для настройки ChatGPT в качестве ИИ-провайдера проделайте следующие шаги:

1. Зайдите в OpenAI Platform
2. Создайте новый API ключ
3. Пополните баланс кредитов
4. В Swarmica > Настройки > Интеграции > ИИ провайдеры > ChatGPT выполните настройки:
5. Включите переключатель Активен и нажмите Сохранить

Теперь можно пользоваться всеми доступными возможностями провайдера ChatGPT!

Симптомы

Можно ли использовать Yandex GPT (ИИ-студию Яндекс, Yandex AI Studio) в качестве ИИ-провайдера в Swarmica?

Решение

Да, Swarmica поддерживает подключение Yandex GPT в качестве провайдера ИИ-функций.

Чтобы подключить Yandex GPT, выполните следующие шаги:

1. Зайдите в консоль Яндекс > Identity and Access Management > Сервисные аккаунты

2. Нажмите Создать сервисный аккаунт

3. Введите название, например swarmica-ai-provider и выберите роли ai.admin, ai.assistants.admin, ai.languageModels.user и нажмите Создать:

4. Для появившейся учетной записи, нажмите кнопку Создать новый ключ и выберите тип Создать API-ключ:
   

5. В поле Область действия выберите все доступные опции:
   

6. Скопируйте полученный API ключ - после закрытия окошка его станет невозможно копировать:
   

7. Скопируйте так же ID каталога, в котором был создан данный сервисный аккаунт. Проще всего это сделать, скопировав часть адресной строки, которая идет сразу после folders:

   

8. Зайдите в Swarmica > Настройки > Интеграции > ИИ провайдеры > Yandex GPT и заполните форму:
   

9. Включите переключатель Активен и нажмите Сохранить

Теперь можно пользоваться всеми доступными возможностями провайдера Yandex GPT!

Симптомы

Можно ли подключить Swarmica к Deepseek и работать с функциями Swarmica через чат или API Deepseek?

Решение

Непосредственно Deepseek не поддерживает подключение внешних инструментов через MCP, тем не менее, модели Deepseek возможно использовать в ИИ-студии яндекс:

Чтобы использовать Swarmica MCP в DeepSeek, воспользуйтесь инструкцией по подключению Swarmica MCP к YandexGPT, но выберите модель Deepseek

Симптомы

Можно ли подключить Swarmica к Yandex GPT и работать с функциями Swarmica через ИИ-агента?

Решение

Создание MCP сервера в ИИ-студии Yandex

Да, чтобы подключить Swarmica к Yandex GPT необходимо выполнить следующие шаги:

1. Настроить Swarmica MCP сервер
2. Создать API-ключ в разделе Настройки > Интеграции > API и интеграции
3. В ИИ-студии Яндекс зайти в раздел MCP серверы и нажмите Создать MCP-сервер
4. Выберите тип Внешний MCP-сервер:
5. Задайте имя, например, swarmica-mcp, остальные настройки не обязательны – используйте их только если вам это необходимо:
6. На следующем экране введите адрес подключения к MCP https://ваш_адрес_swarmica/mcp и обязательно укажите тип Streamable HTTP, а так же в заголовке Authorization укажите Token ВАШ_АПИ_ТОКЕН:
7. Нажмите Подключиться и выберите доступные инструменты для использования. Один инструмент - это один метод API. Например, чтобы работать с анализом заявок, нужны методы api_tickets_list и api_ticket_comments_list. AI-студия Яндекс по умолчанию позволяет подключить до 50 инструментов в одном MCP сервере.
8. Готово! Теперь возможно использование MCP сервера в ИИ-агентах.

Создание ИИ-агента с MCP сервером

Создадим ИИ-агента, который поможет анализировать заявки.

1. В ИИ-студии зайдите в раздел Агенты и создайте нового Агента
2. Задайте ему имя, выберите модель, а так же задайте системный промпт, который поможет модели понять, в какой роли этот Агент используется:
3. В разделе Инструменты выберите swarmica-mcp, который был создан ранее. После этого можно сохранить этого агента и работать с ним по API или в интерфейсе ИИ-студии.

Пример работы с ИИ агентом:

Симптомы

Можно ли подключить Swarmica к Claude Code / Claude Desktop и работать с функциями Swarmica через ИИ-агента?

Решение

Да, Swarmica позволяет подключить более 600 функций через MCP к Claude. Выберите ниже способ подключения, который подходит вам

Подключение к Claude Desktop

Да, чтобы подключить Swarmica к Claude Code / Claude Desktop необходимо выполнить следующие шаги:

1. Настройте Swarmica MCP сервер
2. Создайте API-ключ в разделе Настройки > Интеграции > API и интеграции
3. На рабочей станции, где установлен Claude Code / Claude Desktop создать/дополнить файл ~/.claude/.mcp.json со следующим содержимым:

   {
     "mcpServers": {
       "swarmica": {
        "type": "http",
        "url": "https://ваш_адрес_swarmica/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Token ВАШ_АПИ_ТОКЕН_ИЗ_ПРОШЛОГО_ШАГА"
        }
      }
    }
   }
   

4. Через некоторое время Claude загрузит новый появившийся MCP сервер и функции Swarmica станут доступны для работы

Подключение к веб-версии Claude

1. Настройте Swarmica MCP сервер
2. Создайте API-ключ в разделе Настройки > Интеграции > API и интеграции
3. Зайдите в раздел подключения коннекторов Claude
4. Нажмите Add connector > Add custom connector
5. Задайте название (например, Swarmica)
6. В Remote MCP server URL указываем https://ваш_адрес_swarmica/mcp?token=ВАШ_АПИ_ТОКЕН
7. Теперь этот MCP можно использовать в работе!

Пример работы с MCP через Claude Desktop:

Симптомы

• Можно ли подключить Swarmica как MCP сервер?
• Можно ли научить нашу ИИ-модель (LLM) работать со Swarmica?

Решение

Да, Swarmica построена по API-first подходу, поэтому практически все операции, которые возможно выполнять через графический интерфейс можно делегировать ИИ-моделям, которые умеют работать с MCP-инструментами.

Для вашего удобства, мы предоставляем официальный MCP сервер, делающий доступными все операции, кроме операций удаления сущностей, доступными по MCP протоколу.

Чтобы использовать официальный MCP сервер, выполните следующие шаги:

1. Зайдите на сервер, где установлена Swarmica под учетной записью с правами root и зайдите в папку, где установлено ПО:

   cd /root/swarmica
   

2. В файле /root/swarmica/.env удостоверьтесь, что есть переменная:

   SW_MCP_VERSION=main
   

3. Создайте резервную копию файла /root/swarmica/docker-compose.yml:

   cp docker-compose.yml{,.backup}
   

4. С помощью текстового редактора откройте этот файл и в раздел services добавьте mcp:

     mcp:
       image: reg.gl.swd.im/swarmica/mcp:${SW_MCP_VERSION}
       restart: always
       depends_on:
        - django
       env_file:
        - .env
       labels:
         - "traefik.enable=true"
         - "traefik.http.services.mcp.loadbalancer.server.port=8001"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.rule=Host(`${SW_HOSTNAME}`)&&PathPrefix(`/mcp`)"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.priority=20"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.entrypoints=web-secure"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.middlewares=secure-headers,compression"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.service=mcp"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.tls.certresolver=letsencrypt"  
   

   Если у вас используется установка за балансировщиком, терминирующим HTTPS соединение, используйте следующие настройки:

     mcp:
       image: reg.gl.swd.im/swarmica/mcp:${SW_MCP_VERSION}
       restart: always
       depends_on:
        - django
       env_file:
        - .env
       labels:
         - "traefik.enable=true"
         - "traefik.http.services.mcp.loadbalancer.server.port=8001"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.rule=Host(`${SW_HOSTNAME}`)&&PathPrefix(`/mcp`)"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.priority=20"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.entrypoints=web"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.middlewares=compression"
         - "traefik.http.routers.mcp-router.service=mcp"
   

5. Скачайте образы контейнеров и запустите сервис:

   docker compose pull
   docker compose up -d
   

Теперь по адресу https://ваш_адрес_swarmica/mcp будет доступен инструментарий MCP для подключения к вашей LLM.

Подключение Swarmica MCP к LLM

Данный MCP можно подключить к ИИ, поддерживающим подключение внешних инструментов по протоколу MCP.

Чтобы использовать доступные API с нужным уровнем привилегий, необходимо создать API токен в разделе Настройки > Интеграции > API и интеграции > + Создать новый:

• Для всех операций - с ролью "Администратор"
• Для всех операций, за исключением выполнения настроек - с ролью "Менеджер"
• Для операций уровня "Агент поддержки" - с ролью "Агент"
• Для read-only операций - с ролью "Сотрудник"

Инструкции для различных ИИ-инструментов:

1. Подключение Swarmica MCP к Claude
2. Подключение Swarmica MCP к Yandex GPT
3. Подключение Swarmica MCP к Deepseek
4. Подключение Swarmica MCP к ChatGPT

Что такое MCP?

MCP (Model Context Protocol) – это протокол расширения контекста для больших языковых моделей ИИ (LLM), который помогает им "научиться" дополнительным операциям.

Swarmica позволяет подключать различные LLM в качестве провайдера ИИ-функций системы, такие как YandexGPT, DeepSeek, Гигачат, ChatGPT и любые OpenAI-совместимые LLM.

При этом, не все LLM предоставляют возможности, которые могут быть использованы в Swarmica. Ниже таблица соответствия возможностей LLM и доступных функций в Swarmica

Симптомы

Как включить индексацию публичного портала базы знаний для LLM (больших языковых моделей), таких как Deepseek, Gemini, ChatGPT, Perplexity и др.?

Поддерживается ли Swarmica стандарт llms.txt?

Решение

1. Для того, чтобы включить генерацию файлов llms.txt необходимо обновить Swarmica до версии v5.9.0 или выше и подключить сервис портала базы знаний
2. Добавьте фича-флаг __llmstxt в FEATURES в файле /root/swarmica/.env
3. Проверьте, что директива rule для сервиса helpcenter в /root/swarmica/docker-compose.yml содержит ||Path(`/llms.txt`):

   helpcenter:
       image: reg.gl.swd.im/swarmica/helpcenter:${SW_HELPCENTER_VERSION}
       restart: always
       depends_on:
         - django
       env_file:
         - .env
       volumes:
         - .env:/app/.env
       labels:
         - "traefik.enable=true"
         - "traefik.http.services.helpcenter.loadbalancer.server.port=4000"
         - "traefik.http.routers.helpcenter-router.rule=Host(`$SW_HOSTNAME`) && (PathP
   refix(`/category`)||PathRegexp(`^/article/.*$`)||PathPrefix(`/_next`)||PathPrefix(`/help`)||Path(`/robots/sitemap.xml`)||Path(`/llms.txt`))"
         - "traefik.http.routers.helpcenter-router.priority=11"
         - "traefik.http.routers.helpcenter-router.entrypoints=web-secure"
         - "traefik.http.routers.helpcenter-router.middlewares=secure-headers,compression"
         - "traefik.http.routers.helpcenter-router.service=helpcenter"
         - "traefik.http.routers.helpcenter-router.tls.certresolver=letsencrypt"
   

4. Перезагрузите приложение:

   sudo su -
   cd /root/swarmica
   docker compose down && docker compose up -d 
   

Дополнительная информация

На данный момент единого стандарта, который используют все большие языковые модели, не существует. Тем не менее, многие LLM парсят llms.txt и пытаются извлекать оттуда данные об имеющейся на сайте информации.

Swarmica генерирует файл llms.txt, используя названия разделов Базы Знаний, заголовки статей и ссылки на их Markdown-версию, которая предпочтительна для LLM

Симптомы

При попытке подключить Нейропоиск в Настройках ИИ вылетает ошибка:

[Errno2] No such file or directory:

'swarmica/swarmica/ai_assistant/articles/internal'

Решение

Создайте и опубликуйте, как минимум, одну статью.

Причина

Для корректной работы ИИ-ассистенту требуется, как минимум одна созданная статья (для агентов) и/или одна опубликованная статья для клиентов. Конечно же он не сможет показать свою эффективность, работая только с одной статьей - это больше для тестирования.

Для эффективной работы ИИ-ассистентов рекомендуется запустить внедрение KCS-методологии и достичь шага наполненности базы знаний известными проблемами на 50%

Вопрос

Каким образом можно подключить данного виртуального агента к тикету? Где находятся его настройки?

Ответ

1. Подключите ИИ в Настройки>ИИ провайдер>YAndexGPT - раздел Нейропоиск - включено для клиентов.

Если включаете его в первый раз, то некоторое время вы можете видеть статус "Обучается", который зависит от количества статей в базе знаний.

1. ИИ-агент включается на конкретный канал. Для начала вам нужно подключить, как минимум, один канал в Настройки>Каналы. Наиболее распространенный (дефолтный) вариант это Email канал.

Далее перейдите в настройки этого канала и включите чек-бокс ИИ-агент

После включения все входящие запросы по этому каналу будут обрабатываться ИИ-агентом.

В каждом тикете, созданном из этого канала, появится также чек-бокс ИИ-агент,которую сотрудники могут отключать, если нужно забрать тикет на себя и продолжить общение.

При подключенном ИИ-провайдере вы можете использовать классификатор заявок.

Классификатор заявок позволяет автоматически распределять входящие заявки на агентов, учитывая их навыки и загруженность. Классификатор можно настроить в разделе Настройки - ИИ Провайдеры, по нажатию на подключенный у вас ИИ-провайдер.

Настройки проводятся в блоке "Классификатор заявок":

Обучение - режим обучения классификатора. Без обучения классификатор будет пытаться по описанию и заголовку заявки определить, какой из первых 20 навыков подходит. Такой режим экономит токены и доступен сразу, но его точность более низкая. С обучением, классификатор будет дополнительно обучен на уже существующих заявках, у которых выставлены навыки, и тогда точность классификации будет выше и не ограничена 20 навыками, но такой подход тратит больше токенов на обучение и дообучение.

Точность - настройки точности определения навыков. Чем выше точность, тем точнее ИИ определяет соответствие описания заявки конкретному навыку, но при этом, если описание не позволяет точно определить навык, то может не найтись ни одного подходящего навыка. Более низкая точность повышает вероятность определения хоть какого-то навыка, но при недостаточно полном описании могут предлагаться нерелевантные навыки.

Количество навыков - число предложенных ИИ навыков, подходящих под настройки точности, для назначения на заявку. Оставьте 0, чтобы назначать все подходящие навыки.

Статус - текущий статус классификатора: включен или выключен.

Быстрый ИИ-поиск дубликатов статьи можно запустить из окна создания/редактирования статьи по яркой кнопке справа вверху.

По запуску поиска приходит результат со ссылками на найденные статьи и количество совпадающего контента в процентах по каждой найденной статье:

Аналогичный поиск дубликатов есть и на странице проверки точности связанности:

Вы можете поручить создание статьи из заявки искусственному интеллекту. Для этого в правой части страницы заявки в блоке KCS-статьи нажмите яркий значок

Нейросеть сгенерирует статью на основе вопроса и ответа клиенту.

Пример диалога и сгенерированной статьи:

Статью можно скорректировать. После завершения работы над ней её необходимо сохранить.

В разделе Настройки - ИИ провайдеры в настройках вашего ИИ-провайдера можно включить нейропоиск для клиента:

Такой нейропоиск работает в личном кабинете клиента при создании заявки.

После того, как клиент введёт текст вопроса, в окне диалога справа внизу у него активируется яркая кнопка "Нейропоиск":

Нажатие на кнопку сгенерирует автоматический ответ от нейросети с использованием опубликованных статей:

Когда от клиента поступает вопрос, можно запустить по нему поиск с использованием нейросети. Поиск будет вестись среди опубликованных и неопубликованных статей в вашей системе.

Для запуска поиска необходимо нажать яркий значок в блоке сообщения клиента на странице заявки:

В правой части страницы заявки появится окно нейропоиска с возможностью скорректировать запрос:

По нажатию на "Предоставить решение" появится сгенерированный сетью результат с указанием источников, на основе которых он был сгенерирован. В правом верхнем углу результата расположится кнопка копирования текста:

Справа от каждой статьи-источника расположена кнопка добавления статьи в заявку. После прикрепления статьи к заявке вместо кнопки появится текст "Уже добавлена":

Кнопка "Попробовать ещё раз" открывает блок нейропоиска с незаполненным запросом, в нём можно сформировать новый запрос.

Включить или отключить нейропоиск можно в разделе Настройки - ИИ провайдеры в настройках вашего провайдера:

Опции искусственного интеллекта в Swarmica помогут вам как с формулировкой ответов в заявках, так и с формулировками статей. Эти опции расположены в виде ярких фиолетовых значков в окне ответа на странице заявки и в окне редактирования статьи:

При наведении курсора на значок видна всплывающая подсказка:

Эти опции позволят перевести текст на другой язык, изменить его тон, сжать или расширить, а также скорректировать (исправить ошибки).

Для изменения выделите текст или его часть, а затем примените нужный инструмент:

Выделенный текст будет изменён. Вы сможете при желании его дополнительно отредактировать перед отправкой или сохранением.

Рассмотрим эти опции подробнее.

Перевод текста. По умолчанию включены русский и английский языки, но по необходимости может быть добавлен новый язык. Для добавления нового языка обратитесь в службу поддержки Swarmica.

Изменение тона текста. Тон можно изменить на дружелюбный, позитивный, легко читаемый или формальный.

Сжатие текста. Например, можно поместить в ответ подробное объяснение из какой-либо инструкции и укоротить его.

Развернуть текст. В этой опции применяется поиск по глобальному интернету. Например, для ответа нужно найти инструкцию к вспомогательному сервису или опции. Пример до/после:

Также можно расширить короткий текст, добавив в него больше вспомогательных слов и выражений.

Корректор. Исправит не только орфографические, но и речевые, стилистические, а также пунктуационные ошибки. Особенно полезен в написании длинных статей.

Работа с текстом

Опции искусственного интеллекта в Swarmica помогут вам как с формулировкой ответов в заявках, так и с формулировками статей. Эти опции расположены в виде ярких фиолетовых значков в окне ответа на странице заявки и в окне редактирования статьи:

При наведении курсора на значок видна всплывающая подсказка:

Эти опции позволят перевести текст на другой язык, изменить его тон, сжать или расширить, а также скорректировать (исправить ошибки).

Для изменения выделите текст или его часть, а затем примените нужный инструмент:

Выделенный текст будет изменён. Вы сможете при желании его дополнительно отредактировать перед отправкой или сохранением.

Рассмотрим эти опции подробнее.

Перевод текста. По умолчанию включены русский и английский языки, но по необходимости может быть добавлен новый язык. Для добавления нового языка обратитесь в службу поддержки Swarmica.

Изменение тона текста. Тон можно изменить на дружелюбный, позитивный, легко читаемый или формальный.

Сжатие текста. Например, можно поместить в ответ подробное объяснение из какой-либо инструкции и укоротить его.

Развернуть текст. В этой опции применяется поиск по глобальному интернету. Например, для ответа нужно найти инструкцию к вспомогательному сервису или опции. Пример до/после:

Также можно расширить короткий текст, добавив в него больше вспомогательных слов и выражений.

Корректор. Исправит не только орфографические, но и речевые, стилистические, а также пунктуационные ошибки. Особенно полезен в написании длинных статей.

Нейропоиск для агента

Когда от клиента поступает вопрос, можно запустить по нему поиск с использованием нейросети. Поиск будет вестись среди опубликованных и неопубликованных статей в вашей системе.

Для запуска поиска необходимо нажать яркий значок в блоке сообщения клиента:

В правой части страницы заявки появится окно нейропоиска с возможностью скорректировать запрос:

По нажатию на "Предоставить решение" появится сгенерированный сетью результат с указанием источников, на основе которых он был сгенерирован. В правом верхнем углу результата расположится кнопка копирования текста:

Справа от каждой статьи-источника расположена кнопка добавления статьи в заявку. После прикрепления статьи к заявке вместо кнопки появится текст "Уже добавлена":

Кнопка "Попробовать ещё раз" открывает блок нейропоиска с незаполненным запросом, в нём можно сформировать новый запрос.

Включить или отключить нейропоиск можно в разделе Настройки - ИИ провайдеры в настройках вашего провайдера:

Нейропоиск для клиента

В разделе Настройки - ИИ провайдеры в настройках вашего ИИ-провайдера можно включить нейропоиск для клиента:

Такой нейропоиск работает в личном кабинете клиента при создании заявки.

После того, как клиент введёт текст вопроса, в окне диалога справа внизу у него активируется яркая кнопка "Нейропоиск":

Нажатие на кнопку сгенерирует автоматический ответ от нейросети с использованием опубликованных статей:

Автоматическое создание статьи из заявки

Вы можете поручить создание статьи из заявки искусственному интеллекту. Для этого в правой части страницы заявки в блоке KCS-статьи нажмите яркий значок

Нейросеть сгенерирует статью на основе вопроса и ответа клиенту.

Пример диалога и сгенерированной статьи:

Статью можно скорректировать. После завершения работы над ней её необходимо сохранить.

Поиск дубликатов статей

Быстрый ИИ-поиск дубликатов статьи можно запустить из окна создания/редактирования статьи по яркой кнопке справа вверху.

По запуску поиска приходит результат со ссылками на найденные статьи и количество совпадающего контента в процентах по каждой найденной статье:

Аналогичный поиск дубликатов есть и на странице проверки точности связанности:

Нулевая линия (классификатор заявок)

Классификатор заявок позволяет автоматически распределять входящие заявки на агентов, учитывая их навыки и загруженность. Классификатор можно настроить в разделе Настройки - ИИ Провайдеры, по нажатию на подключенный у вас ИИ-провайдер.

Настройки проводятся в блоке "Классификатор заявок":

Обучение - режим обучения классификатора. Без обучения классификатор будет пытаться по описанию и заголовку заявки определить, какой из первых 20 навыков подходит. Такой режим экономит токены и доступен сразу, но его точность более низкая. С обучением, классификатор будет дополнительно обучен на уже существующих заявках, у которых выставлены навыки, и тогда точность классификации будет выше и не ограничена 20 навыками, но такой подход тратит больше токенов на обучение и дообучение.

Точность - настройки точности определения навыков. Чем выше точность, тем точнее ИИ определяет соответствие описания заявки конкретному навыку, но при этом, если описание не позволяет точно определить навык, то может не найтись ни одного подходящего навыка. Более низкая точность повышает вероятность определения хоть какого-то навыка, но при недостаточно полном описании могут предлагаться нерелевантные навыки.

Количество навыков - число предложенных ИИ навыков, подходящих под настройки точности, для назначения на заявку. Оставьте 0, чтобы назаначать все подходящие навыки.

Статус - текущий статус классификатора: включен или выключен.