Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
Команды, которые сегодня строят AI-продукты, почти всегда приходят к Retrieval Augmented Generation (RAG). Это уже не просто тренд, а стандарт архитектуры для сервисов, работающих с корпоративными знаниями, документами и внутренними базами данных.
Мы выпустили production-ready RAG проект-шаблон на Bult.ai, который позволяет развернуть полноценную систему с гибридным поиском, аутентификацией и аналитикой без управления инфраструктурой.
RAG объединяет:
- Поиск по документам
- Векторную семантическую обработку
- Генерацию ответа через LLM
В результате модель не «галлюцинирует», а отвечает на основе конкретных источников и показывает цитирование.
Это критично для:
• LegalTech
• EdTech
• FinTech
• Корпоративных knowledge-баз
• AI-ассистентов/чатботов внутри компаний
Шаблон — это не демо, а полноценная архитектура:
• Гибридный поиск: BM25 + векторная семантика
• Cross encoder reranking для повышения точности
• Поддержка OpenAI, Anthropic, Google и Ollama
• OCR для сканированных PDF
• JWT аутентификация и Google OAuth
• Аналитика использования и latency
• Асинхронная обработка документов
• Ответы с inline-цитированием источников
Пользователь загружает документы, задает вопрос и получает ответ с указанием релевантных источников и оценкой их значимости.
Полная документация с детальным туториалом тут: https://docs.bult.ai/tutorials/tutorial-rag
Команды, которые сегодня строят AI-продукты, почти всегда приходят к Retrieval Augmented Generation (RAG). Это уже не просто тренд, а стандарт архитектуры для сервисов, работающих с корпоративными знаниями, документами и внутренними базами данных.
Мы выпустили production-ready RAG проект-шаблон на Bult.ai, который позволяет развернуть полноценную систему с гибридным поиском, аутентификацией и аналитикой без управления инфраструктурой.
RAG объединяет:
- Поиск по документам
- Векторную семантическую обработку
- Генерацию ответа через LLM
В результате модель не «галлюцинирует», а отвечает на основе конкретных источников и показывает цитирование.
Это критично для:
• LegalTech
• EdTech
• FinTech
• Корпоративных knowledge-баз
• AI-ассистентов/чатботов внутри компаний
Шаблон — это не демо, а полноценная архитектура:
• Гибридный поиск: BM25 + векторная семантика
• Cross encoder reranking для повышения точности
• Поддержка OpenAI, Anthropic, Google и Ollama
• OCR для сканированных PDF
• JWT аутентификация и Google OAuth
• Аналитика использования и latency
• Асинхронная обработка документов
• Ответы с inline-цитированием источников
Пользователь загружает документы, задает вопрос и получает ответ с указанием релевантных источников и оценкой их значимости.
Полная документация с детальным туториалом тут: https://docs.bult.ai/tutorials/tutorial-rag
Поделиться
