# Base de conocimiento

Basa las respuestas del asistente en el negocio de tu cliente, no en las suposiciones del modelo

> Full REST + WebSocket API reference: https://api.happ.tools/reference

Adjunta archivos y URL para que el asistente responda a partir del contenido real de tu cliente: extraemos, dividimos en fragmentos, generamos embeddings y recuperamos solo lo relevante para cada pregunta.

<KnowledgePageDemo />

## Añadir fuentes [#add-sources]

1. Abre la pestaña **Conocimiento** dentro de un asistente.
2. **Archivos**: PDF, DOC, DOCX, TXT, Markdown (.md), hasta 20 MB por archivo.
3. **URL**: se rastrean al añadirlas y se vuelven a descargar según un calendario.
4. **Texto plano**: pega unas preguntas frecuentes, una política o el horario de atención.

## Cómo se usa [#how-its-used]

* Cada respuesta ejecuta una búsqueda vectorial en la base de conocimiento; solo los fragmentos principales entran en el contexto del LLM (top-3, umbral de puntuación dinámico).
* Los elementos cortos (horarios, políticas) pueden marcarse como no vectoriales: se insertan en el prompt del sistema para que la IA siempre los vea.
* Los embeddings usan `text-embedding-3-large` y se almacenan en Qdrant. El asistente llama a la herramienta integrada `searchKnowledge` cuando la necesita.
* Las entradas gestionadas por el sistema (p. ej., alérgenos, textos de cumplimiento normativo) son de solo lectura y se sincronizan de forma centralizada.

**API:** [api.happ.tools/reference](https://api.happ.tools/reference)

## Siguiente [#next]

* [Herramientas y acciones de webhook](/docs/agents/tools): dale acciones reales, no solo información
* [Control de IA](/docs/workspace/ai-control): cuándo la IA deriva a una persona
* [Canales](/docs/integrations/messengers): conéctalo a Telegram, Instagram, WhatsApp, voz