Как построить автономный трубопровод RAG с использованием Milvus + Ollama на голом металле

Каждый добавленный документ, запрос в службу поддержки или внутренняя вики-страница, отправленная в облачный LLM API, — это еще одна позиция в счете за следующий месяц, а также еще одна копия данных вашей компании, хранящаяся в чужой инфраструктуре. Для команд, работающих с проприетарной документацией, записями клиентов или регулируемыми данными, этот компромисс становится все труднее оправдать. Автономный конвейер RAG (Retrival-Augmented Generation) решает обе проблемы одновременно. RAG — это метод, который позволяет языковой модели отвечать на вопросы, используя ваши собственные документы в качестве исходного материала, а не полагаться только на то, что она узнала во время обучения. Сначала он извлекает соответствующие фрагменты вашего контента, а затем генерирует ответ, основанный на этом контексте. В этом руководстве рассматривается создание полного частного стека RAG с использованием Milvus в качестве векторной базы данных и Ollama для локального запуска языковой модели, подключенной к LangChain, и все это работает на одном голом сервере, которым вы управляете. Никаких ключей API, никакой оплаты за токен и никаких документов, покидающих ваше оборудование. 🔒 🏗️ Архитектура нашего частного ИИ Прежде чем писать какой-либо код, полезно увидеть, как соединяются его части. Трубопровод состоит из двух этапов: Индексирование (выполняется один раз или после того, как документы