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)

2. Загрузить документы - PDF (FAQ, прайс) - Markdown (доки) - CSV (база Q&A)

3. 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