# Источники данных

**Источники данных** позволяют автоматически собирать разговоры из внешних систем. Вместо ручной загрузки файлов система сама получает данные из подключённых платформ.

## Как это работает

1. **Подключите источник** — укажите тип интеграции и API-ключи
2. **Создайте задачу сбора** — настройте периодичность и параметры
3. **Привяжите пайплайн** — настройте автоматическую обработку собранных данных

В результате получается полный автоматический цикл: сбор → транскрибация → анализ.

## Типы источников

Система поддерживает подключение различных платформ:

* Системы телефонии
* CRM-системы
* Платформы обработки обращений (helpdesk)
* Мессенджеры и чат-платформы

{% hint style="info" %}
Список доступных интеграций зависит от конфигурации вашей платформы. Обратитесь к администратору для получения актуального списка.
{% endhint %}

## Что загружается

### Только закрытые тикеты

Система загружает только **закрытые (завершённые)** тикеты и звонки. Открытые тикеты и звонки в процессе не попадают в загрузку, потому что в них могут добавляться новые сообщения, что исказит результаты анализа.

### Дедупликация

Если диалог уже был загружен в систему, повторно он не загрузится. Система проверяет по ID тикета из внешней системы и автоматически пропускает дубликаты. Это позволяет безопасно запускать задачи с перекрывающимися периодами.

### Метаданные

Все поля из тикета внешней системы сохраняются как метаданные разговора. Они доступны для:

* Просмотра во вкладке «Метаданные» в детальном просмотре разговора
* Фильтрации при настройке привязок пайплайнов (например, по департаменту или каналу)
* Анализа через Magic Query и Magic View

{% content-ref url="istochniki-dannykh/nastroika-istochnika" %}
[nastroika-istochnika](https://docs.lia.chat/docs/speech-analytics/istochniki-dannykh/nastroika-istochnika)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="istochniki-dannykh/zadachi-sbora" %}
[zadachi-sbora](https://docs.lia.chat/docs/speech-analytics/istochniki-dannykh/zadachi-sbora)
{% endcontent-ref %}


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.lia.chat/docs/speech-analytics/istochniki-dannykh.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.