RAG на своих документах

Как сделать ответы по внутренним документам без обучения модели.

Что такое RAG

В этом блоке важна конкретика: входные данные, команда запуска, результат на выходе и критерий, по которому понятно, что решение работает. Для GPU-проектов это обычно VRAM, скорость обработки, стабильность под нагрузкой и стоимость владения.

• Определите задачу.
• Подготовьте данные.
• Запустите минимальный тест.
• Измерьте результат.
• Только потом масштабируйте.

Компоненты схемы

В этом блоке важна конкретика: входные данные, команда запуска, результат на выходе и критерий, по которому понятно, что решение работает. Для GPU-проектов это обычно VRAM, скорость обработки, стабильность под нагрузкой и стоимость владения.

• Определите задачу.
• Подготовьте данные.
• Запустите минимальный тест.
• Измерьте результат.
• Только потом масштабируйте.

Минимальный docker-compose

Практический блок: сначала проверяем окружение, потом запускаем минимальный пример и только после этого усложняем схему.

nvidia-smi
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
# дальше ставится конкретный инструмент под задачу

Главная ошибка

В этом блоке важна конкретика: входные данные, команда запуска, результат на выходе и критерий, по которому понятно, что решение работает. Для GPU-проектов это обычно VRAM, скорость обработки, стабильность под нагрузкой и стоимость владения.

• Определите задачу.
• Подготовьте данные.
• Запустите минимальный тест.
• Измерьте результат.
• Только потом масштабируйте.

Что должно быть на выходе

Нормальный результат — не ощущение «нейросеть работает», а конкретный артефакт: файл модели, API endpoint, отчёт, таблица метрик, обработанное изображение, JSON-ответ или инструкция для сотрудника.