Cum construiești un chatbot pe documentele tale (RAG)

RAG (Retrieval Augmented Generation) face un model AI să răspundă pe baza documentelor tale, nu doar din ce a învățat. Ideal pentru un asistent care cunoaște produsele, manualele sau politica firmei tale.

Cum funcționează

1. Împarți documentele în bucăți și le transformi în vectori (embeddings).
2. Le stochezi într-o bază vectorială.
3. La o întrebare, cauți bucățile relevante și le dai modelului ca context.
4. Modelul răspunde folosind acel context.

Ce îți trebuie

• Un model local, vezi Ollama.
• O bază vectorială (pgvector sau Qdrant).
• Un liant care leagă totul: framework-uri ca LangChain sau LlamaIndex, sau vizual cu Flowise.

Cea mai simplă cale

Open WebUI permite încărcarea documentelor și întrebări pe baza lor direct din interfață, vezi Open WebUI. Pentru fluxuri personalizate, Flowise îți lasă să construiești chatbot-ul vizual, fără cod.

Confidențialitate

Tot procesul rulează pe serverul tău, deci documentele sensibile nu părăsesc niciodată infrastructura ta.