> This is a page from the ElevenLabs documentation. For a complete page index, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms.txt. For the full documentation in a single file, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms-full.txt.

# Baza wiedzy

**Baza wiedzy** to zbiór dokumentów, które dostarczają agentowi informacji z danej dziedziny, wykraczających poza dane użyte podczas treningu. Gdy dokument jest dołączony do agenta, może on korzystać z jego treści, by odpowiadać na pytania trafnie i spójnie.

Aby tworzyć, edytować i porządkować dokumenty, zobacz [Zarządzanie dokumentami](/docs/pl/eleven-agents/customization/knowledge-base/manage-documents).

## Omówienie

Dobrze przygotowana baza wiedzy dostarcza agentowi informacji ważnych dla twojego zastosowania. Typowe przykłady to:

* **Katalogi produktów**: specyfikacje, ceny i dostępność.
* **Zasady**: zasady HR, firmowe lub wsparcia, takie jak zwroty, świadczenia czy wdrożenie.
* **Dokumentacja techniczna**: przewodniki i dokumentacja API dla deweloperów.
* **FAQ klientów**: spójne odpowiedzi na częste pytania.

Jeden dokument może być dołączony do wielu agentów, więc wspólną wiedzą możesz zarządzać w jednym miejscu.

> **Info**
>
> Agent na tej stronie ma pełną wiedzę o dokumentacji i mapie witryny ElevenLabs.
> Zapytaj go o wszystko związane z ElevenLabs.

## Jak agent korzysta z wiedzy

**Tryb użycia** każdego dokumentu określa, jak agent z niego korzysta — na jeden z dwóch sposobów:

* **Pełny kontekst**: agent umieszcza cały tekst dokumentu w swoim promptcie systemowym, dzięki czemu cały dokument jest dostępny w każdej turze. Ponieważ zużywa to kontekst, działa tylko w przypadku dokumentów, które się w nim mieszczą; większe dokumenty muszą korzystać z RAG.
* **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**: dokument jest indeksowany z wyprzedzeniem, a podczas rozmowy dla każdego zapytania użytkownika pobierane są tylko najtrafniejsze fragmenty. Dzięki temu agent może korzystać z baz wiedzy znacznie większych niż okno kontekstowe. Konfigurację i limity znajdziesz w [przewodniku po RAG](/docs/pl/eleven-agents/customization/knowledge-base/rag).

Ustaw tryb użycia każdego dokumentu, aby wybrać sposób korzystania przez agenta:

| Tryb użycia       | Działanie                                                                                                    |
| :---------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `auto` (domyślny) | Agent używa RAG, gdy włączysz RAG i dokument jest zindeksowany; w przeciwnym razie używa pełnego kontekstu.  |
| `prompt`          | Agent zawsze umieszcza dokument w promptcie, jeśli jest on wystarczająco mały, by zmieścić się w kontekście. |

Agent zawsze korzysta z folderów przez RAG i nigdy nie umieszcza ich w promptcie, dlatego aby używać folderów, musisz włączyć RAG dla agenta.

## Obsługiwane formaty plików

Dokumenty można tworzyć z plików, adresów URL lub tekstu. Przesłane **pliki** mogą mieć następujące formaty i rozmiar do 20 MB na plik:

| Format   | Rozszerzenie |
| :------- | :----------- |
| PDF      | `.pdf`       |
| Word     | `.docx`      |
| Tekst    | `.txt`       |
| Markdown | `.md`        |
| HTML     | `.html`      |
| EPUB     | `.epub`      |

## Limity rozmiaru

Dokument może być używany w pełnym kontekście tylko wtedy, gdy jego wyodrębniony tekst mieści się w promptcie — do około 300 000 znaków. Większe dokumenty muszą zamiast tego korzystać z RAG. Łączny rozmiar dokumentów, które możesz indeksować dla RAG, zależy od poziomu subskrypcji; zobacz [limity użycia RAG](/docs/pl/eleven-agents/customization/knowledge-base/rag#usage-limits).

Aktualny rozmiar bazy wiedzy agenta możesz sprawdzić z Claude lub innego klienta MCP przez [hostowany serwer MCP](/docs/pl/eleven-agents/operate/hosted-mcp).

## Dobre praktyki

#### Jakość treści

Dostarczaj jasne, dobrze uporządkowane informacje związane z przeznaczeniem agenta.

#### Zarządzanie rozmiarem

Dziel duże dokumenty na mniejsze, skupione części, aby usprawnić pobieranie i przetwarzanie.

#### Regularne aktualizacje

Przeglądaj i aktualizuj bazę wiedzy, aby informacje były aktualne i trafne.

#### Wykrywaj luki w wiedzy

Przeglądaj transkrypcje rozmów, aby znaleźć tematy, w których użytkownicy mają trudności z uzyskaniem odpowiedzi, a potem dodaj brakujący kontekst do bazy wiedzy.