> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.hubtalk.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# 09. Глобальный узел и RAG
> Вопрос не по теме не должен ломать сценарий, а ответ должен браться из документов.
# Глобальный узел и база знаний
**Цель модуля:** сделать так, чтобы вопрос «а сколько стоит приём?» не ломал сценарий, а ответ брался из документов, а не из фантазии модели.
**Глобальный узел** достижим из любого места диалога: у него не входящие переходы, а условие срабатывания. Классический набор — два глобальных узла: «вопросы о продукте» и «просит человека».
Чтобы разговор не потерялся, у глобального узла включают **возврат** (`go back`): своё условие «клиент получил ответ» возвращает диалог точно в тот узел, откуда его увели. Плюс защита от зацикливания — узел не может сработать повторно несколько ходов подряд.
## Как работают базы знаний (RAG)
В разделе **Базы знаний** создаётся база и в неё загружаются файлы; статус индексации виден в списке.
В настройках агента задаётся **набор баз по умолчанию** — по нему ищут все узлы Conversation.
Узлу можно задать **свой** набор. Пустой список у узла = поиск на этом узле выключен. Это удобно: молчаливый агент-обзвонщик ищет только в одном узле-«FAQ», а не на каждой реплике.
Найденные фрагменты подмешиваются в промпт узла. Инструкция узла обязана требовать «отвечай только по найденному» — иначе модель добавит от себя.
**База знаний принадлежит вашей организации и за её пределы не выходит.** Агент может ссылаться только на базу своей организации: привязка к любой другой блокирует публикацию агента, тестовую сессию и запуск кампании — базу нужно скопировать себе или снять привязку.
**Грабли: поиск стоит времени**
Каждый поиск — это сетевой запрос перед ответом агента, а переформулировка запроса — ещё один вызов модели. Включайте их там, где действительно отвечают на вопросы, и держите порог/лимит скромными: 4–5 фрагментов почти всегда лучше, чем 20.