Всем привет! Хочу поделиться своим подходом к созданию чат-бота с функцией «умной документации» для проекта, над которым я работаю. **Я не являюсь экспертом в области ИИ, поэтому любые предложения и улучшения приветствуются!**

Цель этой статьи — **не** создавать очередной туториал по сборке чат-бота с OpenAI. Таких материалов уже достаточно.

Вместо этого я расскажу, как **индексировать документацию**, разделив её на **удобоваримые фрагменты**, создать для них **векторные представления (эмбеддинги)** с помощью OpenAI и выполнять **поиск по схожести**, чтобы находить наиболее релевантную информацию по пользовательскому запросу.

В моем случае документация представлена файлами в формате Markdown, но это может быть любой текст, объект базы данных и т.д.

---

## Зачем?

Потому что бывает сложно найти нужную информацию. Я хотел создать чат-бота, который может отвечать на вопросы по определенной теме и предоставлять соответствующий контекст из документации.

Такой ассистент может использоваться в разных сценариях:

- **Быстрые ответы на частые вопросы**

- **Поиск по документации как в Algolia**

- **Помощь пользователям в навигации по документации**

- **Анализ пользовательских вопросов и хранение их для анализа**

---

## Краткое содержание

Ниже приведены три основные части решения:

1. Чтение файлов документации

2. Индексация документации (разбиение, перекрытие, эмбеддинги)

3. Поиск по документации и интеграция с чат-ботом

---

## 1. Чтение файлов документации

Вместо того чтобы жестко прописывать текст, вы можете просканировать папку и найти все `.md` файлы с помощью `glob`.

If you’re building a multilingual React Native (or web) app, you’ve probably tried react-i18next, i18n-js, LinguiJS, or similar libraries.

But in every project, the same issues come up:

❌ Unused key-value pairs are never removed
❌ Content gets duplicated
❌ Ensuring format consistency across languages is painful
❌ i18next doesn’t generate TypeScript types by default – so t("my.key") won’t throw even if it’s been deleted
❌ Localization platforms like Lokalise or Locize get expensive fast

Frustrated by these challenges, I waited for a better solution... then decided to build one myself: Intlayer.

У вас есть контент на сайте? Хотели бы редактировать его визуально, без необходимости погружаться в код?

Intlayer Visual Editor – это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет редактировать контент вашего веб-приложения прямо в визуальном интерфейсе.

Недавно мне понадобилось добавить поддержку нескольких языков в API на базе Express. Я решил поделиться кратким руководством для тех, кто хочет сделать свой бэкенд отвечающим переведенным контентом в зависимости от предпочтительного языка пользователя.