❌

Reading view

Пайпы OpenWebUI: зачем писать код там, где «всё уже есть в настройках»

Настроить кастомную модель с инструментами и RAG в OpenWebUI — легко. Заставить её работать предсказуемо в бою — сложнее. Наш бот техподдержки на Gemma 4 сначала отвечал правдоподобно, но без данных из систем. Мы разобрались, почему это происходит, и превратили «одну модель в интерфейсе» в детерминированный конвейер с помощью пайпов.

Читать далее
  •  

Как построить self‑hosted RAG‑систему с LangGraph‑агентом на локальных LLM

Обычно стек для RAG‑систем и AI‑агентов строится вокруг облачных API (OpenAI, Anthropic) и управляемых векторных баз. Но для ряда задач критически важна полная автономность: устойчивость к санкциям и независимость от внешних провайдеров.

В этой статье я расскажу, как спроектировал и собрал аналитическую систему, которая за две недели работы агрегировала более 12 000 новостей: от сбора RSS‑лент до умного агента, который сам вызывает инструменты. Мы пройдем путь от архитектуры до граблей, на которые я наступил.

Стек: Python 3.12, FastAPI, PostgreSQL + pgvector, Celery, LangGraph, Ollama (Qwen 2.5 14B, BGE‑M3), Streamlit, Langfuse, Docker.

Читать далее
  •  

Что бэкапить в ИИ-приложении: модель, документы, индексы или историю диалогов?

Привет, Хабр! На связи Михаил Витко, менеджер PaaS-продуктов Рег.облака. Представим ситуацию. После восстановления ИИ-помощник принимает запросы и отвечает без ошибок. Но на вопрос о сроке возврата товара называет 14 дней вместо 30: база уже знает о новой редакции регламента, а поиск работает по старому индексу. Проверка доступности сервиса такую поломку не обнаружит.

В статье подробно разберем, как резервировать RAG-помощника по корпоративным документам и восстанавливать его части в согласованном состоянии. Тема обширная, поэтому мы разделили материал на две части. В первой поговорим о том, какие данные нужно сохранять, что можно пересоздать после сбоя и как организовать резервное копирование в S3, PostgreSQL и Kubernetes. А во второй обсудим, как восстановить приложение без рассогласования данных и проверить, что оно корректно работает после сбоя. 

Читать далее
  •  

Когда LLM должна сказать «Я не знаю»?

В RAG недостаточно найти документы на нужную тему: они должны содержать сведения, из которых можно обосновать ответ. Разберём три способа исследовать эту границу — от внешнего оценщика контекста до анализа активаций модели и испытаний на противоречивых свидетельствах.

Читать далее
  •  
❌