RAG своими руками: как прикрутить документацию к LLM без посредников

LLM отлично отвечают на общие вопросы, но не знают специфику вашего проекта, внутренние документы и базы знаний. RAG (Retrieval-Augmented Generation) решает эту задачу: модель находит релевантные фрагменты из ваших данных и генерирует ответ на их основе.

В статье подробно разбирается полный пайплайн: подготовка документов, создание эмбеддингов, организация поиска, подача контекста модели и финальная генерация. Рассмотрены практические аспекты — как разбивать тексты, какие векторизаторы использовать и как настраивать семантический поиск.