RAG Системы

Где применяется

В своей практике я разработал RAG (Retrieval-Augmented Generation) системы, которые работают как интеллектуальные ассистенты для компании — как для внутренних сотрудников, так и для внешних клиентов. Система индексирует всю базу знаний компании (документацию, политики, FAQ, технические материалы), позволяет пользователям задавать вопросы на естественном языке и получает точные ответы на основе актуальной информации. Это решение автоматизирует ответы на часто задаваемые вопросы, снижает нагрузку на поддержку и позволяет сотрудникам быстро находить необходимую информацию.

Кому пригодится

Это решение я рекомендую крупным компаниям с обширной базой знаний и большим потоком вопросов от сотрудников и клиентов. SaaS-компаниям для построения встроенного ассистента в продукт, который помогает пользователям. Консалтинговым фирмам для внутреннего ассистента, который помогает сотрудникам быстро находить знания и лучшие практики. Корпоративным отделам поддержки и обучения, которые хотят автоматизировать ответы и улучшить скорость обслуживания. Любым компаниям с документацией, которая быстро устаревает и требует частого обновления — RAG система всегда использует самую свежую информацию.

Технологии

Архитектура RAG и основной workflow

RAG система работает в два этапа: retrieval (поиск релевантных документов) и generation (генерация ответа). Когда пользователь задаёт вопрос, система сначала ищет в базе знаний самые релевантные фрагменты, затем отправляет эти фрагменты вместе с вопросом на языковую модель, которая генерирует ответ на основе найденной информации. Это критично для качества: модель даёт ответы, основанные на фактических данных компании, а не на своих обучающих данных.

Преимущество: ответы всегда актуальны (я могу обновить базу знаний, и система сразу будет использовать новую информацию), источники известны (я возвращаю ссылку на исходный документ), риск галлюцинаций LLM значительно снижается.

Qdrant как основное хранилище векторов

Я использую Qdrant — специализированную векторную базу данных для индексирования и поиска документов. Процесс: база знаний компании (документация, статьи, FAQ) разбивается на смысловые блоки (chunks), каждый блок преобразуется в векторное представление (embedding), и все векторы загружаются в Qdrant. Qdrant индексирует эти векторы с использованием алгоритма HNSW для быстрого поиска.

Критические преимущества Qdrant: работает локально (полная конфиденциальность), поддерживает фильтрацию по метаданным (я могу искать только в определённых категориях документов), имеет удобный web UI для управления коллекциями, масштабируется на миллионы векторов, и имеет очень хорошие параметры производительности (поиск за 1-10ms).

Локальная LLM с Qwen

Для генерации ответов я использую Qwen — открытую языковую модель от Alibaba, которая работает локально на моей инфраструктуре. Qwen доступна в разных размерах: 7B параметров (лёгкая, быстрая, для простых задач), 14B (баланс скорости и качества), 72B (очень качественная, но требует больше GPU). Я выбираю размер в зависимости от требований проекта.

Преимущества локального Qwen: полная конфиденциальность (данные не отправляются в облако), нет зависимости от внешних API, нет лимитов на количество запросов, нет задержек сетевого взаимодействия. На GPU (NVIDIA CUDA) система генерирует ответ за 1-5 секунд, что приемлемо для interactive режима.

OpenAI API как альтернатива

Для проектов, где требуется максимальное качество ответов и готовность платить за облачный сервис, я использую OpenAI API (GPT-4 или GPT-4 Turbo). OpenAI модели часто дают лучшие результаты благодаря большему размеру и количеству параметров. Моя система поддерживает переключение между локальным Qwen и OpenAI API через конфигурацию — пользователь может выбрать, какой бэкенд использовать в зависимости от требований к качеству, скорости и стоимости.

На практике: для критичных вопросов (юридические консультации, финансовые расчёты) я использую GPT-4, для быстрых ответов на простые вопросы — локальный Qwen.

Embedding модели и их выбор

Для преобразования текста в векторы я использую embedding модели. Есть несколько вариантов: OpenAI embeddings (лучшее качество, но облако), локальные модели вроде BAAI/bge-base-en-v1.5 или multilingual версии (работают локально, качество приемлемое). Я выбираю embedding модель в зависимости от языков, которые нужно поддерживать. На практике: для русского языка я часто использую многоязычные модели или специализированные русские embedding модели.

Критический момент: embedding модель должна совпадать с embedding моделью, которая использовалась при индексировании в Qdrant. Если я переключусь на другую embedding модель, нужно переиндексировать всю базу знаний.

Управление базой знаний и обновления

База знаний должна быть всегда актуальной. Я реализовал систему автоматического обновления: документы компании (из Google Drive, GitHub, базы данных) синхронизируются с RAG системой автоматически. Когда документ обновляется, система его переиндексирует в Qdrant. Я использую N8N для оркестрации этих workflows.

Для контроля качества я добавил версионирование: система отслеживает, какая версия документа была использована при ответе, что позволяет быстро проверить, если ответ кажется устаревшим.

Контекст и многоэтапный диалог

Система поддерживает контекст разговора — история предыдущих вопросов и ответов включается в запрос к LLM. Это позволяет пользователю задавать уточняющие вопросы ("а что это значит?", "дай подробнее о третьем пункте"), и система будет учитывать контекст из предыдущих ответов. На практике: диалог становится естественнее и пользователь получает информацию более эффективно.

Фильтрация и контроль доступа

Не все сотрудники должны видеть всю информацию. Я реализовал систему контроля доступа: документы в Qdrant помечаются метаданными о доступе (например, "только для сотрудников отдела IT"), и при поиске система только возвращает документы, к которым у пользователя есть доступ. Это позволяет иметь одну базу знаний для всей компании, но каждый пользователь видит только релевантную для него информацию.

Выделение источников и ссылки

Когда система генерирует ответ, она всегда указывает источники — номер документа, раздел, даже конкретные координаты в тексте. Это критично для доверия: пользователь может проверить ответ в оригинальном документе. На веб-интерфейсе я показываю релевантные фрагменты рядом с ответом, что позволяет пользователю быстро оценить релевантность информации.

Оценка уверенности и сигналы неопределённости

Система оценивает уверенность в ответе на основе релевантности найденных документов. Если релевантность низкая, система указывает на это ("Я не очень уверен в этом ответе, рекомендую проверить..."). Если документ вообще не найден, система сообщает об этом вместо того, чтобы генерировать галлюцинацию. Это критично для пользовательского опыта — люди должны знать, когда они получают надёжный ответ, а когда — нет.

Масштабирование и архитектура

Архитектура построена на Python + FastAPI для backend, Vue.js для frontend. Обработка запросов асинхронна, что позволяет системе одновременно обслуживать множество пользователей. Я использую кэширование (Redis) для часто задаваемых вопросов, что ускоряет ответы. Qdrant и LLM модель могут быть развёрнуты на отдельных машинах для повышения производительности — система легко масштабируется горизонтально.

На практике: система обрабатывает сотни вопросов в день без проблем. Типичное время ответа: 2-5 секунд (включая поиск в Qdrant и генерацию текста).

Интеграция с коммуникационными каналами

RAG система может быть интегрирована в различные каналы: веб-интерфейс (как чат), Slack бот (для внутренних сотрудников), Telegram бот (для клиентов), встроенный чат в компании сайт (для посетителей). На практике: я часто создаю несколько интерфейсов для одной и той же RAG системы, настраивая поведение в зависимости от контекста (например, для клиентов ограничивая доступ к определённым документам).

Мониторинг и улучшение

Система логирует все вопросы и ответы, что позволяет мне анализировать качество работы. Я отслеживаю метрики: как часто система даёт полезные ответы, как часто пользователи задают follow-up вопросы (индикатор того, что ответ был неполным), как часто пользователи дают negative feedback. На основе этого я итеративно улучшаю: добавляю новые документы в базу знаний, улучшаю промпты для LLM, оптимизирую параметры поиска в Qdrant.

Важные организационные моменты

Первое — качество и актуальность базы знаний критично. Если документы устаревшие или содержат ошибки, система будет давать неправильные ответы. Я организую процесс: владельцы документов отвечают за их актуальность, есть график периодической проверки (обычно ежеквартально), система должна автоматически обнаруживать устаревшие информацию (если документ не обновлялся год, дать алерт владельцу).

Второе — тестирование и валидация ответов. Перед развёртыванием я всегда тестирую систему на наборе критичных вопросов. После развёртывания я мониторю качество работы и собираю feedback от пользователей. На практике: первые несколько недель система может давать странные ответы, но после фин-тюнинга и добавления недостающих документов качество быстро улучшается.

Третье — обработка конфиденциальной информации. Если компания имеет данные, которые не должны быть видны всем (персональные данные, коммерческая тайна), нужно быть осторожным. Я использую контроль доступа на уровне документов и запросов LLM — система не должна раскрывать чувствительные данные неавторизованным пользователям.

Четвёртое — выбор между локальным и облачным решением. Локальный Qwen — дешевле в долгосроке, полная конфиденциальность, но требует собственной GPU и техподдержки. OpenAI API — лучшее качество, не требует железа, но имеет затраты на API и данные попадают в облако. Я рекомендую гибридный подход: для некритичных вопросов использовать локальный Qwen, для критичных — OpenAI API.

Пятое — обучение пользователей. Люди должны понимать, как правильно использовать RAG систему, какие типы вопросов она хорошо понимает. Я создаю примеры хороших вопросов, документацию и периодически проводим обучение. На практике: когда пользователи понимают возможности системы, они задают лучшие вопросы и получают лучшие ответы.

Шестое — интеграция с процессами компании. RAG система наиболее полезна когда она легко доступна пользователям. Я интегрирую её туда, где люди уже работают: Slack, внутренний портал, сайт компании. Чем меньше действий пользователю нужно сделать чтобы задать вопрос, тем больше она будет использоваться.