diff --git a/package.json b/package.json
index 10a157b..a43b5aa 100644
--- a/package.json
+++ b/package.json
@@ -40,6 +40,7 @@
     "gigachat": "^0.0.14",
     "jsdom": "^25.0.1",
     "jsonwebtoken": "^9.0.2",
+    "langchain": "^0.3.7",
     "langchain-gigachat": "^0.0.11",
     "mongodb": "^6.12.0",
     "mongoose": "^8.9.2",
diff --git a/server/routers/kfu-m-24-1/sber_mobile/support-ai-agent/knowledge-base-tool.ts b/server/routers/kfu-m-24-1/sber_mobile/support-ai-agent/knowledge-base-tool.ts
new file mode 100644
index 0000000..84a681d
--- /dev/null
+++ b/server/routers/kfu-m-24-1/sber_mobile/support-ai-agent/knowledge-base-tool.ts
@@ -0,0 +1,41 @@
+import { StructuredTool, ToolRunnableConfig } from '@langchain/core/tools';
+import { z } from 'zod';
+import { CallbackManagerForToolRun } from '@langchain/core/callbacks/manager';
+import { getVectorStore } from './vector-store';
+
+export class KnowledgeBaseTool extends StructuredTool {
+    name = 'search_knowledge_base';
+    description = 'Ищет информацию в базе знаний компании о процессах, оплатах, подаче заявок, правилах и документах УК. Используй этот инструмент для вопросов, требующих специфических знаний о компании.';
+    
+    schema = z.object({
+        query: z.string().describe('Поисковый запрос для поиска в базе знаний'),
+    });
+
+    protected async _call(
+        arg: z.infer<typeof this.schema>, 
+        runManager?: CallbackManagerForToolRun, 
+        parentConfig?: ToolRunnableConfig<Record<string, any>>
+    ): Promise<string> {
+        try {
+            const vectorStore = getVectorStore();
+            const retriever = vectorStore.asRetriever({
+                k: 5
+            });
+
+            const relevantDocs = await retriever.getRelevantDocuments(arg.query);
+
+            if (!relevantDocs || relevantDocs.length === 0) {
+                return 'В базе знаний не найдено информации по данному запросу. Возможно, стоит переформулировать вопрос или обратиться к специалисту.';
+            }
+
+            const formattedDocs = relevantDocs.map((doc, index) => {
+                return `Документ ${index + 1}:\n${doc.pageContent}\n`;
+            }).join('\n---\n');
+
+            return `Найдена следующая информация в базе знаний компании:\n\n${formattedDocs}\n\nИспользуй эту информацию для ответа на вопрос пользователя.`;
+
+        } catch (error) {
+            return 'Произошла ошибка при поиске в базе знаний. Попробуйте переформулировать запрос.';
+        }
+    }
+} 
\ No newline at end of file
diff --git a/server/routers/kfu-m-24-1/sber_mobile/support-ai-agent/support-agent.ts b/server/routers/kfu-m-24-1/sber_mobile/support-ai-agent/support-agent.ts
index 0850b95..56578ec 100644
--- a/server/routers/kfu-m-24-1/sber_mobile/support-ai-agent/support-agent.ts
+++ b/server/routers/kfu-m-24-1/sber_mobile/support-ai-agent/support-agent.ts
@@ -4,6 +4,7 @@ import { createReactAgent } from '@langchain/langgraph/prebuilt';
 import { MemorySaver } from '@langchain/langgraph';
 import gigachat from './gigachat';
 import { SupportContextTool } from './support-context-tool';
+import { KnowledgeBaseTool } from './knowledge-base-tool';
 
 export interface SupportAgentConfig {
     temperature?: number;
@@ -38,7 +39,8 @@ export class SupportAgent {
         }
 
         const tools = [
-            new SupportContextTool(this.userId)
+            new SupportContextTool(this.userId),
+            new KnowledgeBaseTool()
         ];
 
         this.agent = createReactAgent({
@@ -58,11 +60,22 @@ export class SupportAgent {
 - Проявлять эмпатию к проблемам пользователей
 - Если не знаешь ответ, честно сообщить об этом и предложить альтернативные способы получения помощи
 
-ВАЖНО: У тебя есть доступ к инструменту get_support_context, который позволяет получить историю предыдущих сообщений пользователя.
-ВСЕГДА используй этот инструмент ПЕРВЫМ ДЕЛОМ при получении каждого нового сообщения, чтобы понять контекст и предыдущие обращения пользователя.
-Только после получения контекста отвечай на вопрос пользователя.
+У тебя есть доступ к двум инструментам:
 
-Если в истории есть предыдущие обращения, обязательно ссылайся на них в своем ответе, показывая что помнишь предыдущее общение.
+1. get_support_context - получает историю предыдущих сообщений пользователя
+   ВСЕГДА используй этот инструмент ПЕРВЫМ ДЕЛОМ при получении каждого нового сообщения
+
+2. search_knowledge_base - ищет информацию в базе знаний компании
+   Используй этот инструмент для вопросов о:
+   - Процессах оплаты и тарифах
+   - Подаче заявок и документооборота
+   - Правилах и регламентах УК
+   - Технических вопросах приложения
+   - Любых специфических вопросах о компании
+
+ВАЖНО: Сначала получи контекст, затем при необходимости найди информацию в базе знаний, и только после этого отвечай пользователю.
+
+Если в истории есть предыдущие обращения, обязательно ссылайся на них в своем ответе.
 
 Всегда отвечай на русском языке и старайся быть максимально полезным.`;
     }
@@ -107,7 +120,8 @@ export class SupportAgent {
         this.memorySaver = new MemorySaver();
         
         const tools = [
-            new SupportContextTool(this.userId)
+            new SupportContextTool(this.userId),
+            new KnowledgeBaseTool()
         ];
         
         this.agent = createReactAgent({
diff --git a/server/routers/kfu-m-24-1/sber_mobile/support-ai-agent/vector-store.ts b/server/routers/kfu-m-24-1/sber_mobile/support-ai-agent/vector-store.ts
new file mode 100644
index 0000000..3841672
--- /dev/null
+++ b/server/routers/kfu-m-24-1/sber_mobile/support-ai-agent/vector-store.ts
@@ -0,0 +1,33 @@
+import { createClient } from '@supabase/supabase-js';
+import { SupabaseVectorStore } from '@langchain/community/vectorstores/supabase';
+import { GigaChatEmbeddings } from 'langchain-gigachat';
+import { Agent } from 'node:https';
+
+const httpsAgent = new Agent({
+    rejectUnauthorized: false,
+});
+
+let vectorStoreInstance: SupabaseVectorStore | null = null;
+
+export function getVectorStore(): SupabaseVectorStore {
+    if (!vectorStoreInstance) {
+        const client = createClient(
+            process.env.RAG_SUPABASE_URL!,
+            process.env.RAG_SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY!,
+        );
+
+        vectorStoreInstance = new SupabaseVectorStore(
+            new GigaChatEmbeddings({
+                credentials: process.env.GIGA_AUTH,
+                httpsAgent,
+            }),
+            {
+                client,
+                tableName: 'slon',
+                queryName: 'match_slon'
+            }
+        );
+    }
+
+    return vectorStoreInstance;
+} 
\ No newline at end of file