项目概述
聊天助手的后端，在准备回答时使用知识库资料并保留当前对话上下文。
FINKO 文档描述了 RAG 方法：助手访问知识库资料，并在回答中使用找到的信息。这将对话与接入文档的内容联系起来。
后端基于 FastAPI 并集成 OpenAI。README 列出了会话记忆和四种语言形式：俄语、拉丁字母和西里尔字母乌兹别克语，以及英语。部署使用 Docker。
功能与模块
对话: 聊天助手的后端 API。
知识: 通过 Vector Store 搜索接入资料。
上下文: 当前会话记忆。
语言: 俄语、两种书写形式的乌兹别克语和英语。
系统集成
现有资料未披露外部连接的组成；描述集成需要项目文档。
人工智能：人工智能是助手的核心机制
文档中已有描述
FINKO 将语言模型与知识搜索结合使用。人工智能是产品核心，来源和记忆处理为回答提供上下文。
对知识库进行 RAG 搜索。
结合会话上下文生成回答。
使用多种语言进行对话。
关于本说明
描述依据项目 README 编写。运行阶段和实测结果尚未确认。