Проект: RAG Чат-бот

Задачи проекта:

Разработка чат-бота, который:

• Отвечает на вопросы пользователей на основе базы знаний
• Использует векторный поиск для извлечения релевантной информации
• Поддерживает контекст диалога через историю чатов
• Оптимизирует запросы с помощью семантического кеширования

Описание проекта:

RAG Чат-бот — это консольное приложение, использующее подход Retrieval-Augmented Generation для предоставления точных и контекстуальных ответов. Система интегрирует MongoDB Atlas для векторного поиска и хранения данных, а также OpenAI для генерации текста и создания векторных представлений.

Архитектура решения

Общая архитектура

Система состоит из следующих основных компонентов:

• Консольный интерфейс для взаимодействия с пользователем
• MongoDB Atlas для хранения данных и векторного поиска
• OpenAI API для обработки языка и генерации ответов
• Семантический кеш для оптимизации запросов

Ключевые компоненты

MongoDB Atlas

• Хранение векторных представлений документов
• Векторный поиск по сходству
• Управление историей чатов
• Семантическое кэширование ответов

OpenAI Integration

• Создание векторных эмбеддингов (text-embedding-ada-002)
• Генерация ответов (gpt-4o-mini)
• Переформулировка запросов с учетом контекста
• Обработка естественного языка

RAG Pipeline

• Извлечение релевантных документов
• Формирование контекстуальных промптов
• Интеграция истории чата
• Генерация ответов на основе контекста

Технический стек

• Backend: Python 3.8+
• AI/ML: OpenAI API (text-embedding-ada-002, gpt-4o-mini)
• Data Storage: MongoDB Atlas
• Libraries: LangChain, PyMongo, python-dotenv
• Configuration: Environment variables

Особенности реализации

Масштабируемость

• Модульная структура кода
• Поддержка множества сессий чатов
• Гибкая настройка векторного поиска

Производительность

• Семантическое кэширование для ускорения ответов
• Ограничение числа возвращаемых документов
• Оптимизация запросов к LLM

Надежность

• Обработка ошибок подключения
• Безопасное закрытие соединений
• Валидация входных данных

Поддерживаемость

• Документированный код
• Использование LangChain для упрощения RAG
• Модульная настройка компонентов

Ключевые особенности:

• Точный поиск релевантной информации с помощью векторного поиска
• Поддержка контекстного диалога через историю чатов
• Оптимизация производительности с помощью семантического кеширования
• Интеграция с MongoDB Atlas для надежного хранения данных
• Гибкая настройка RAG-конвейера для различных задач
• Измерение времени выполнения запросов для мониторинга

Скриншоты проекта

Пример запроса 1: анализ - RAG - документ из БЗ (PDF) - LLM - ответ.

Пример запроса 2: анализ - RAG - документ из БЗ (TXT) - LLM - ответ - кеш.

Пример запроса 3: анализ - найден подобный в кеше - ответ из кеша.

Пример запроса 4: анализ - RAG - документ из БЗ (JSON) - LLM - ответ - кеш.

Пример запроса 5: анализ - RAG - документ из БЗ (DOC) - LLM - ответ.