AI-провайдер

Раздел AI-провайдер подключает языковую модель, на которой работает AI-помощник, и разрешает выпуск MCP-токенов. Доступен администратору. Параметры применяются сразу после сохранения.

Модель в поставку платформы не входит — её выбирает и разворачивает заказчик. Подойдёт и облачный сервис, и сервер в собственной сети: платформа обращается к указанному адресу и не различает, где именно модель работает.

Если модели ещё нет, начните с двух подтем: Где взять модель — про сервисы и доступность из сети организации, Выбор модели — про то, какая модель подходит помощнику и какие параметры ей задать.

Состояние

Переключатель	Что делает
Включить AI-ассистент	Показывает пользователям кнопки помощника. Без настроенной языковой модели помощник работать не будет
Разрешить выпуск и использование MCP-токенов	Открывает вкладку «Доступ для ИИ» в профиле. Работает независимо от помощника — токены дают внешним клиентам доступ к API, а не к модели

Выпуск токенов включается тремя условиями сразу: этим переключателем, членством пользователя в группе «Пользователи AI mcp» — см. Пользователи и группы — и типом учётной записи «Создатель» или «Исследователь»: наблюдателю токены не выдаются.

Параметры подключения

Поле	Описание
Тип провайдера	«OpenAI-совместимый» — облачные сервисы с этим API и серверы, которые разворачивают у себя (Ollama, LM Studio); либо Anthropic
Base URL	Адрес API модели. У серверов с OpenAI-совместимым API обычно оканчивается на /v1
Модель	Идентификатор модели у провайдера, например qwen/qwen3.8-27b. Кнопка справа в поле запрашивает список у провайдера — см. Выбор модели из списка. Какую выбрать — см. Выбор модели
API-ключ	Серверу в своей сети обычно не нужен, облачному сервису и Anthropic — обязателен. В базе хранится зашифрованным — тем же ключом платформы, что и пароли источников
Доп. параметры вызова (JSON)	Необязательное поле: что ещё передать модели вместе с запросом — см. Доп. параметры вызова

Модель на той же машине, что и платформа

Если платформа работает в Docker, а модель запущена на самом хосте, localhost внутри контейнера указывает на сам контейнер. Используйте http://host.docker.internal:<порт>/v1. Для модели на другом сервере сети укажите его адрес обычным образом.

Доп. параметры вызова

Содержимое поля уходит модели вместе с запросом как есть: платформа список ключей не ограничивает, он зависит от выбранного сервиса. Записывается объектом JSON:

{"reasoning_effort": "none", "max_tokens": 900}

Служебные поля запроса (модель, текст запроса, режим потоковой выдачи) платформа заполняет сама — из этого поля они не подменяются, поэтому опечатка не отправит запрос на другую модель.

Своих значений платформа не добавляет

Чего нет в этом поле, того нет и в запросе: параметр берёт значение по умолчанию у самого сервиса. Это касается и temperature — если он важен, задайте его здесь явно.

Для генерации SQL обычно нужен предсказуемый ответ, а не разнообразие формулировок: с {"temperature": 0.1} один и тот же вопрос чаще даёт дословно совпадающий запрос, при 0.7 форма запроса меняется от прогона к прогону. Правильность SQL при этом не страдает.

Сервисы относятся к незнакомым параметрам по-разному: LM Studio и Ollama их пропускают, OpenAI отвечает ошибкой «Unrecognized request argument». Поэтому набор проверяется не по справочнику, а кнопкой Проверить.

У рассуждающих моделей отключайте рассуждения

Модель с внутренними рассуждениями (reasoning) тратит на них основное время ответа, а при небольшом лимите токенов SQL может в ответ не попасть — в интерфейсе это выглядит как долгое «Ассистент печатает» или как обрезанный запрос.

Название параметра зависит от сервиса: у агрегаторов моделей это {"reasoning": {"enabled": false}}, у LM Studio и Ollama — {"reasoning_effort": "none"}. Часть моделей отключать рассуждения не позволяет — подробности в разделе Отключение рассуждений.

Разница на модели qwen/qwen3.8-27b в LM Studio — один и тот же запрос «выручка по городам за 2025 год, только категория Электроника, топ-10», модель уже загружена в память:

Доп. параметры	Ответ помощника	Пробный вызов кнопкой «Проверить»
пусто — модель рассуждает	8,3–9,9 с	4,0–4,5 с
{"reasoning_effort": "none"}	1,5–1,9 с	0,2–0,4 с

SQL в обоих случаях верный — разница только во времени. Настройка из запроса перекрывает переключатели в самом LM Studio, поэтому задавать её достаточно здесь. Сработал параметр или нет, показывает Проверить: в результате пишется, сколько токенов ушло на размышления.

max_tokens задавайте осознанно

Ответы помощника короткие, и лимит обычно не нужен: от зацикливания страхует таймаут вызова. Он полезен там, где ограничивают счёт за запрос, а у Anthropic обязателен — если не задать, платформа подставит 1024.

Если лимита не хватило, помощник не отдаёт обрезанный запрос: он отвечает ошибкой «Ответ модели неполный». В проверке тот же случай виден пометкой «ответ оборван по лимиту токенов». При включённых размышлениях они тратят тот же бюджет и могут израсходовать его до начала ответа.

Выбор модели из списка

Кнопка справа в поле Модель запрашивает список у самого провайдера и показывает его выпадающим меню, отсортированным по алфавиту. Это надёжнее ручного ввода: идентификатор не придётся списывать из каталога, а опечатка не всплывёт при первом же вопросе помощника.

Список запрашивается по тем параметрам, что сейчас в форме, — адресу и ключу. Сервис, не умеющий перечислять модели, вместо списка даёт подсказку «Провайдер не отдаёт список моделей — введите id вручную»: это не ошибка настройки, ручной ввод остаётся рабочим.

Проверка

Кнопка Проверить отправляет провайдеру пробный запрос параметрами из формы — до сохранения. Так подбирают новый сервис или модель, не трогая рабочую конфигурацию: если проверка не прошла, в базе остаётся прежняя настройка.

Удачная проверка показывает показатели вызова одной строкой и сам ответ модели:

В результате	Что означает
Время ответа	Сколько занял вызов целиком
Токенов ответа	Сколько сгенерировала модель
«Без размышлений»	Модель не тратила токены на рассуждения — параметр отключения сработал
«N на размышления»	Рассуждения включены и съедают время; их стоит отключить
«Ответ оборван по лимиту токенов»	Сработал max_tokens — ответ неполный
Ответ модели	Что именно ответил сервис на пробный запрос

Модель и адрес в результате не повторяются — они видны в самой форме. Их платформа называет только тогда, когда проверялось не то, что сохранено: строкой «Проверены параметры формы, они ещё не сохранены: <модель> · <адрес>».

Ключ в проверку берётся сохранённый, если поле API-ключ пустое. Чтобы проверить сервер, которому ключ не нужен, включите Убрать сохранённый ключ — тогда запрос уйдёт без ключа.

Если проверка не прошла

Платформа называет причину и что с ней делать. Полный ответ сервиса не мешается под ногами: он раскрывается ссылкой Ответ сервиса — там же перечислены доп. параметры, которые уходили в запрос. Различаются:

Причина	Что делать
Регион заблокирован — быстрый отказ, до проверки ключа	Выбрать сервис, доступный из вашей сети, см. Где взять модель
Ключ не принят	Канал до сервиса работает — проверить сам ключ
Модель не найдена	Сверить идентификатор со списком моделей провайдера
Модель не разрешает отключать размышления	Убрать параметр отключения из доп. параметров
Квота исчерпана	Взять другую модель или подключить собственный ключ вендора
Лимит токенов кончился до начала ответа	Увеличить max_tokens в доп. параметрах или убрать его
Сервис не ответил за отведённое время	Для модели в своей сети — обычно первый запрос после запуска, повторите
Соединение не установилось	Проверить адрес, порт и правила межсетевого экрана на сервере платформы

Если ответ пришёл, но медленно, проверка предупреждает отдельно: на один вопрос платформа обращается к модели до трёх раз, и при такой скорости цепочка упрётся в таймаут вызова.

Первый вызов после запуска сервера модели идёт заметно дольше остальных — десятки секунд против долей секунды у последующих: модель в этот момент загружается в память.

Дальше проверьте помощника в работе под учётной записью создателя — у администратора датасетов нет: откройте любой датасет → Создать SQL-блок → AI-помощник и задайте простой вопрос.

Опечатка в названии модели проверкой не ловится

Локальные серверы подставляют вместо неизвестного названия ту модель, что у них уже загружена, и отвечают как ни в чём не бывало. Проверка в этом случае показывает «ok», хотя работает не та модель, которую вы указали. Берите название из списка по кнопке в поле Модель — так опечатка исключена.

Что дальше

• Где взять модель — сервисы моделей, доступность из России и промежуточный сервер.
• Выбор модели — на что смотреть при выборе и сколько стоит работа помощника.
• AI-помощник — как помощник выглядит для пользователя.