Создание RAG-системы с нуля

Автор статьи делится опытом решения проблемы поиска по большому архиву личных текстовых заметок, которые накопились за долгие годы и хранятся в неструктурированном виде. Вместо ручного разбора файлов предлагается использовать современные технологии для автоматизации поиска. В статье рассматривается процесс разработки RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation), которая позволяет эффективно индексировать локальные документы и находить нужную информацию с помощью языковых моделей. Автор подробно описывает технические аспекты реализации, от выбора инструментов до архитектурных решений, позволяющих превратить хаотичное хранилище файлов в интеллектуальную базу знаний. Этот подход демонстрирует, как методы машинного обучения могут быть применены для решения повседневных задач по управлению личной информацией, делая поиск по старым архивам быстрым и контекстным. Статья будет полезна разработчикам, интересующимся практическими аспектами внедрения LLM и созданием систем поиска на основе векторных представлений данных.