Как технически работает RAG с локальной базой данных нормативных документов?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) с локальной базой нормативных документов работает так:

1. Индексация документов: Все нормативные документы загружаются в локальную базу и проходят через процесс векторизации — преобразования текста в числовые векторы с помощью моделей эмбеддингов.

2. Поиск релевантных документов: При поступлении запроса система преобразует его в вектор и ищет в базе наиболее близкие по смыслу документы с помощью поиска по векторному индексу (например, с использованием FAISS или других библиотек).

3. Генерация ответа: Найденные документы передаются в генеративную модель (например, LLM), которая на их основе формирует ответ, учитывая контекст и детали из нормативных актов.

Таким образом, локальная база служит источником достоверной информации, а генеративная модель дополняет её, создавая связный и точный ответ. Технически это сочетание векторного поиска и генеративного ИИ.