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