Open‑source ассистент «Свой» получил вайб‑темы, RAG с шифрованием и фото‑объектив
Новый релиз «Свой» добавил генерацию тем интерфейса, защищённый RAG по локальным файлам, агентный поиск через SearXNG и модуль анализа изображений в контексте помощников.
Что изменилось в «Свой»
Команда проекта Свой опубликовала крупный апдейт своего открытого AI‑ассистента. Основные нововведения:
- Вайб‑темы – LLM генерирует стилистические темы интерфейса под ваш вкус. Пользователь выбирает настроение, а система подбирает цвета, иконки и анимацию.
- RAG поверх шифра – теперь ассистент умеет искать информацию в ваших локальных файлах, при этом данные хранятся в зашифрованном виде. Поиск реализован через Retrieval‑Augmented Generation, а шифрование обеспечивается PostgreSQL + pgvector.
- Агентный веб‑поиск – интеграция с SearXNG позволяет ассистенту выполнять запросы в открытом интернете, получая результаты в виде структурированных фрагментов, пригодных для дальнейшего контекстного использования.
- «Объектив» – новый модуль, который разбирает фотографии, сопоставляя их с тематическими помощниками (например, дизайнером, маркетологом). Анализ происходит в контексте текущей задачи, а результаты выводятся в виде подсказок.
Техническая стек‑стек: бекенд написан на Go, фронтенд – Vue, база данных – PostgreSQL с расширением pgvector для векторных поисков. Для работы модели можно использовать локальный Ollama или любой совместимый сервер.
Полный список изменений и инструкции по развертыванию доступны в репозитории проекта.
Для разработчиков открытых AI‑решений это важный шаг: интеграция RAG с шифрованием повышает безопасность локального использования, а генерация вайб‑тем делает продукт более персонализируемым. Модуль фото‑объектива открывает новые сценарии в визуальном контент‑моделировании, что особенно ценно для дизайнеров и маркетологов. Стоит обратить внимание на требования к инфраструктуре (Go, Vue, pgvector) при планировании собственного развертывания.
