Как подключить собственную документацию к LLM через RAG

Что такое RAG и зачем он нужен?

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) — подход, позволяющий LLM «подтягивать» актуальную информацию из внешних источников в режиме реального времени. Это решает проблему «запомненной» модели, которая не знает деталей вашего проекта, специфических API или внутренней политики.

Пошаговый план из статьи OTUS

1. Подготовка документов – собираем всё, что может пригодиться: markdown‑файлы, PDF‑руководства, Confluence‑страницы. Файлы конвертируются в чистый текст, удаляются метаданные и дубли.
2. Создание эмбеддингов – текст разбивается на чанки (обычно 200‑300 слов) и для каждого генерируются векторные представления. В статье рекомендованы модели sentence‑transformers/all‑mpnet-base‑v2 (HuggingFace) или text‑embedding‑ada‑002 от OpenAI.
3. Хранилище векторов – полученные эмбеддинги загружаются в векторную базу (FAISS, Pinecone, Qdrant). Выбор зависит от объёма данных и требований к масштабируемости.
4. Поиск релевантного контекста – при запросе пользовательского вопроса система сначала ищет похожие чанки в векторном хранилище, а затем передаёт их в LLM как дополнительный контекст.
5. Генерация ответа – LLM (ChatGPT, Claude, Gemini и др.) получает как запрос, так и найденный контекст и формирует ответ, учитывающий специфику вашего проекта.

Инструменты и библиотеки

• LangChain – упрощает построение RAG‑пайплайнов, управляет цепочками запрос‑поиск‑генерация.
• HuggingFace Transformers – предоставляет модели для эмбеддингов и генерации.
• FAISS / Qdrant – быстрые векторные базы для локального и облачного использования.

Ссылки

• Полный гайд OTUS: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1075188/
• Репозиторий с примером кода: https://github.com/otuskb/rag‑doc‑integration

Кому будет полезно?

Разработчикам, которым нужно быстро добавить справочную поддержку в чат‑боты, DevOps, создающим внутренние помощники, а также студентам AI‑курсов, изучающим практические применения RAG.