Создайте локальный RAG-пайплайн с Ollama и pgvector без API

Разработка локального пайплайна Retrieval-Augmented Generation (RAG) стала проще благодаря новым решениям, которые позволяют избежать зависимостей от облачных сервисов и API-ключей. В этой статье мы рассмотрим, как собрать полностью локальный RAG-пайплайн, используя Ollama для работы с LLM и PostgreSQL с pgvector для хранения данных.

Зачем нужен локальный RAG-пайплайн?

Традиционно многие учебные пособия по RAG связывают процесс с использованием API OpenAI и таких сервисов, как Pinecone, что часто приводит к дополнительным затратам, так как каждая транзакция оплачивается по токенам, и ваши данные покидают локальную среду. Использование локального решения позволяет не только снизить затраты, но и предоставить полный контроль над данными.

Что потребуется для сборки?

Для создания локального RAG-пайплайна вам понадобится:

• Docker для развертывания PostgreSQL и pgvector.
• Ollama — LLM, установленный локально.
• Python 3.11+, чтобы реализовать соединение между компонентами.

Не забывайте выделить около 4 ГБ оперативной памяти для гладкой работы пайплайна.

Запросы к пайплайну

Запросы обрабатываются автоматически через новую функцию, которая берет требуемый текст и возвращает наиболее подходящие фрагменты из загруженных документов. Процесс запроса занимает всего около 30 секунд для 50-страничного документа на Mac mini M4.

И что мне с этого?

Создавая локальный RAG-пайплайн, разработчики могут экспериментировать с новыми моделями и данными, не опасаясь утечки информации и дополнительных расходов на API. Это предоставляет гибкость и возможность адаптировать систему под специфические нужды бизнеса или проекта.

Что дальше?

Теперь, когда вы настроили свой собственный RAG-пайплайн, вы можете протестировать его эффективность на различных типах данных и улучшать алгоритмы обработки запросов.

The post Создайте локальный RAG-пайплайн с Ollama и pgvector без API appeared first on iTech News.