Побудова власного RAG-помічника на базі LFS Workflow, pgvector та Ollama

AI-асистент на нашому сайті — це не просто демонстрація. Це реальний приклад того, як ви можете використовувати LFS Workflow для створення потужних інтелектуальних інструментів всередині вашої компанії. Сьогодні ми ділимося нашим "рецептом" і показуємо, як архітектура нашої платформи ідеально підходить для побудови сучасних RAG (Retrieval-Augmented Generation) систем.

Що таке RAG і чому це важливо?

Велика мовна модель (LLM) сама по собі нічого не знає про ваш бізнес. RAG — це архітектура, яка дозволяє "заземлити" LLM на ваших власних, приватних даних. Замість того, щоб ставити питання загальному ChatGPT, ви ставите питання вашому власному AI, який знає ваші внутрішні регламенти, договори та бази знань.

Три кити нашої реалізації:

1. База знань (`pgvector`): Ми взяли розширення `pgvector` для PostgreSQL, яке дозволяє зберігати документи не як текст, а як математичні вектори (embeddings). Це дозволяє миттєво знаходити найбільш релевантні шматки інформації по суті запиту, а не по ключових словах.
2. Мозок (`Ollama + LLM`): Ми використовуємо Ollama для запуску великих мовних моделей (як-от Llama 3) локально, на наших власних серверах. Це гарантує, що конфіденційні дані ніколи не покидають наш периметр.
3. Нервова система (`LFS Workflow + n8n`): Це ключовий елемент, що об'єднує все в єдиний процес.

Як працює наш AI-асистент "Дарина"

Коли ви ставите питання в чаті на нашому сайті, запускається наступний процес, оркестрований LFS Workflow:

1. Запит: Ваше питання ("Як працюють динамічні ролі?") надходить на Webhook в n8n.
2. Пошук (Retrieval): n8n передає ваше питання нашому сервісу ембедингів, який перетворює його на вектор. Потім цей вектор іде в базу `pgvector`, яка знаходить 3-5 найбільш релевантних фрагментів тексту з нашої бази знань про LFS Workflow.
3. Збагачення (Augmentation): n8n формує фінальний промпт для LLM, який виглядає приблизно так: "Базуючись ТІЛЬКИ на цьому контексті: [вставляє знайдені фрагменти], дай відповідь на питання користувача: [вставляє ваше питання]".
4. Генерація (Generation): Збагачений промпт відправляється в Ollama. LLM генерує відповідь, базуючись виключно на наданих, релевантних даних.

Чому LFS Workflow — ідеальна база для цього?

Ви можете побудувати таку систему самостійно, але LFS Workflow дає вам готову, надійну інфраструктуру: ролеву модель для доступу, безпечне середовище для виконання, готовий архів для логування всіх запитів та відповідей, та гнучкість для інтеграції з будь-якими інструментами. Ви можете вбудувати такого асистента не просто на сайт, а безпосередньо у ваші внутрішні бізнес-процеси, надавши вашим співробітникам надпотужний інструмент для прийняття рішень.