Когда нужен такой подход
- Сотрудники ищут ответы в инструкциях и регламентах: система подбирает подходящие фрагменты и помогает проверить источник.
- Ответ или документ нужно сопоставить с заданными материалами: модель готовит объяснение для последующего решения специалиста.
- Внешний API не подходит для рабочего процесса: инференс, поиск и хранение данных нужно организовать на собственном сервере.
Что входит в систему
Разделяем подготовку документов, поиск контекста и генерацию ответа. Форматы источников, периодичность обновления и правила доступа согласуем до выбора инструментов.
- Загрузка и индексация согласованных материалов, поиск подходящих фрагментов.
- Развёртывание модели и настройка инференса под сервер и ожидаемую нагрузку.
- Подключение приложения или API, журналирование и обработка неудачных запросов.
- Проверочный набор вопросов: качество поиска, обоснованность ответа и случаи отсутствия нужных данных.
Как выбираем модель и сервер
Сначала изучаем примеры документов, вопросы пользователей и доступную инфраструктуру. Проверяем подходящую модель на этих материалах, измеряем задержку и расход памяти. Учитываем длину контекста и количество одновременных запросов.
Дообучение рассматриваем отдельно: оно может помочь с форматом и поведением модели, но не заменяет обновление базы знаний. Настройки доступа, журналов, резервного копирования и внешних соединений входят в обсуждение эксплуатации локального решения.
На что опираемся в практике
В колледже ДГУ развернули LLM на локальном сервере, настроили vLLM, дообучение и отдельную локальную модель эмбеддингов; материалы хранятся в Qdrant. В проекте персональных ассистентов работали с историей общения, памятью и контекстом пользователя. Второй кейс показывает работу приложения с контекстом, а не локальное развёртывание модели.
Примеры работы
Что обсудить перед стартом
RAG исключает ошибки модели?
Нет. Качество зависит от документов, поиска и самой модели. Проверяем ответы на согласованных примерах и определяем, когда система должна сообщить о недостатке данных или передать вопрос человеку.
Можно использовать наш текущий сервер?
Это зависит от модели, памяти и нагрузки. Сначала проверим конфигурацию и сценарии; необходимость GPU и изменения инфраструктуры определяются после этой оценки.
Локальное размещение означает полную изоляцию?
Само по себе — нет. Нужно отдельно согласовать внешние API, обновления, логи и сетевые правила. Закрытый контур проектируется как требование ко всей системе.