Сценарий использования

Подключайте знания к ИИ-агентам через API

Храните материалы в TasK, а в своих сервисах используйте API: загружайте PDF, видео, аудио, ссылки и текст, получайте Markdown-документы, находите релевантные фрагменты семантическим поиском и задавайте вопросы через наш chat API. Так агент работает с актуальным контекстом.

Запросить инвайт Документация API

Когда агенту нужен ваш контекст

Внутренний бот, исследовательский агент или автоматизация должны отвечать по вашим материалам, а не придумывать ответ.

Одна база знаний для интеграций

Материалы обновляются в TasK, а API даёт доступ к ним в рамках прав пользователя и выбранного сценария интеграции.

Проблема

Агенту нужен не файл, а контекст

PDF, видео, аудио, ссылки и заметки сами по себе не дают агенту готового контекста. Нужно извлечь текст, привести его к понятному формату и находить нужные фрагменты по смыслу.

Решение

Подключите эти знания через API

Загрузите материалы в TasK и подключите API к своему агенту или сервису: получайте Markdown-документы, находите релевантные фрагменты и задавайте вопросы через наш chat API.

Почему это работает

Ответ строится на релевантных фрагментах

TasK извлекает текст, приводит материалы к Markdown, разбивает документы на чанки и использует embeddings для семантического поиска. Поэтому LLM получает контекст, релевантный вопросу.

Как использовать

Как подключить TasK к агенту

Начните с одного набора материалов. Создайте API-ключ в веб-интерфейсе, загрузите материалы и подключите API к своему агенту: получайте Markdown-документы, находите релевантные фрагменты и задавайте вопросы через наш chat API.

Загрузить и подготовить материалы

Передавайте в TasK PDF, видео, аудио, ссылки и текст из своего сервиса. TasK извлечёт содержимое и подготовит Markdown-документы для дальнейшей работы агента.