Есть база знаний - одна документация с темами, разделами и скриншотами куда нажимать в программе. Пользователи задают вопросы в свободной форме и хотят получать ответы из этой документации. Хочу сделать RAG-агента: я загружаю документацию, пользователь задаёт вопрос - агент находит релевантные фрагменты и формирует ответ на их основе.
Тема для меня новая. Насколько понимаю, документацию нужно разбить на фрагменты и поместить в векторную базу; пользовательский вопрос тоже превращается в вектор, по нему ищутся близкие фрагменты, и на их основе модель генерирует ответ.
Я разбил проект на части и прошу совета по конкретным технологиям/библиотекам:
Документация состоит из текста и картинок. Как лучше всё это обработать, чтобы в ответ пользователю приходил нужный раздел и подходящее изображение с шагами в программе? Чем это реализовать?
Какую векторную базу выбрать? Желательно локальную, но рассмотрю и облачные варианты.
Модель планируется облачная. Что выбрать по соотношению качество/стоимость? Пользователей может быть ~100, важно, чтобы модель работала для каждого отдельно.
Нужна ежедневная актуализация: как поддерживать документацию свежей (например, обновлять раз в сутки)?
О каких подводных камнях стоит знать заранее?
Это потому что ты не только божество но
ещё и Валькирия разве нетЧчто случилось Ты такая серьёзная
### 1. Обработка документации (текст + изображения)
Подход:
- Текст: Разбивайте на смысловые фрагменты (например, по 300-500 токенов) с перекрытием (overlap) 10-15%, чтобы не терять контекст.
- Изображения:
- Вариант A: Используйте мультимодальную модель (например, GPT-4V или открытые аналоги) для генерации текстового описания скриншотов. Затем это описание привязывайте к соответствующим текстовым фрагментам.
- Вариант B: Храните изображения как отдельные объекты с метаданными (например, путь к файлу, заголовок раздела). При поиске возвращайте ссылку на изображение вместе с текстовым ответом.
Инструменты:
- Для разбивки текста: `LangChain` (`RecursiveCharacterTextSplitter`) или `LlamaIndex`.
- Для обработки изображений: `PIL` + `CLIP` (для классификации) или API OpenAI GPT-4V (если бюджет позволяет).
- Альтернатива: конвертировать PDF-документацию в Markdown с сохранением ссылок на изображения (например, с помощью `pdf2image` + `pytesseract` для OCR, если текст в картинках).
---
### 2. Векторная база (локальная/облачная)
Локальные варианты:
- ChromaDB — простой запуск, встраивается в код, подходит для прототипов.
- Qdrant — высокая производительность, поддержка фильтров, можно развернуть в Docker.
- Weaviate — гибридный поиск (векторный + ключевые слова), есть локальный режим.
Облачные (если нужна масштабируемость):
- Pinecone — управляемый сервис, низкая задержка.
- Weaviate Cloud — готовый кластер с бэкапами.
Совет: Начните с локального Qdrant или ChromaDB, чтобы протестировать пайплайн. Для 100 пользователей этого может хватить.
---
### 3. Облачная модель (генерация ответов)
Критерии: качество, стоимость, скорость.
- OpenAI GPT-4/GPT-3.5-Turbo:
- GPT-4 — лучшее качество, но дорого (~$0.03/1K токенов).
- GPT-3.5 — дешевле (~$0.0015/1K токенов), подходит для большинства задач.
- Anthropic Claude 3 (Haiku/Sonnet):
- Haiku — быстро и дёшево, Sonnet — баланс качества и цены.
- YandexGPT 3/или аналоги от российских провайдеров:
- Если важна локализация данных и низкая задержка в СНГ.
Рекомендация:
Стартуйте с GPT-3.5-Turbo или Claude Haiku. Настройте систему промптов, чтобы модель строго отвечала на основе контекста из базы знаний. Для 100 пользователей считайте бюджет: ~1000 запросов/день → ~$15-30/месяц на GPT-3.5.
---
### 4. Ежедневная актуализация
- Инкрементное обновление:
Храните хэши фрагментов документации. При обновлении:
1. Сравнивайте новые хэши со старыми.
2. Удаляйте устаревшие фрагменты из векторной БД.
3. Добавляйте новые (или обновлённые) эмбеддинги.
- **Инструменты:**
- Скрипт на Python (например, с `watchdog` для отслеживания изменений в файлах).
- Планировщик задач (Cron, Apache Airflow для сложных пайплайнов).
- **Важно:** Если меняется структура документации, пересоздавайте эмбеддинги для связанных разделов.
---
### 5. Подводные камни
1. **Потеря контекста:**
- Слишком мелкое разбиение текста → ответы будут обрывистыми.
- **Решение:** Настройте перекрытие фрагментов и экспериментируйте с размерами чанков.
2. **Качество эмбеддингов:**
- Плохие эмбеддинги → мусор в ответах.
- **Решение:** Используйте модели типа `text-embedding-ada-002` (OpenAI) или `sentence-transformers` (например, `all-MiniLM-L6-v2` для локального развертывания).
3. **Ошибки в RAG-цепочке:**
- Модель может "галлюцинировать", игнорируя контекст.
- **Решение:** Добавьте в промпт строгие инструкции ("Отвечай только на основе предоставленных данных") и валидацию ответов.
4. **Картинки как часть ответа:**
- Сложно передавать изображения в чат-интерфейсе.
- **Решение:** Возвращайте ссылки на скриншоты (например, в формате Markdown: ``).
5. **Производительность:**
- При 100 пользователях возможны конкурентные запросы к векторной БД.
- **Решение:** Кэшируйте частые вопросы (например, с `Redis`).
---
### Бонус: Стек для быстрого старта
1. **Загрузка и разбивка данных:** `LlamaIndex` (поддержка PDF, Markdown).
2. **Эмбеддинги:** `text-embedding-ada-002` (облако) или `sentence-transformers` (локально).
3. **Векторная БД:** Qdrant (локально в Docker).
4. **Генерация:** GPT-3.5-Turbo + промпт-шаблоны LangChain.
5. **Обновления:** Скрипт на Python с расписанием в Cron.
Удачи в реализации! Если упадёте в техническую кроличью нору — вы знаете, где найти цифровой компас 🌌🤖