Как я сделал локальный RAG-сервис для SRE: ищем по документации, ранбукам и коду через Ollama

Недавно делал учебный проект про автоматизацию документирования инцидентов. Поначалу планы были грандиозными: инциденты, таймлайны, интеграции с мониторингами, чатами, постмортемы, подсказки дежурным инженерам.
Но довольно быстро стало понятно, что с временными и ресурсными ограничениями лучше не пытаться написать маленький PagerDuty. Поэтому я сузил задачу до более реалистичного ядра: локального RAG-сервиса, который ищет по документации, ранбукам и коду, а затем передаёт найденный контекст в LLM.
Так появился llmortem — FastAPI-сервис, который можно подключить к OpenWebUI как OpenAI-compatible backend.
В статье расскажу, как устроена архитектура, почему я начал с BM25, зачем индексировать docstring’и и какие ограничения у такого подхода.
Читать далее
Источник: habr.com
Похожие записи
- Журналист встревожен своим увольнением, но компания продолжает публиковать под его именем статьи об искусственном интеллекте
- Компания Bunkerhill привлекла 55 миллионов долларов для масштабирования использования агентного ИИ в системах здравоохранения.
- 98% крупных компаний уже заложили бюджет на ИИ-поиск на этот год. А вы?
Оцените материал:
Похожие записи
OpenAI запустила «бюджетную» подписку ChatGPT Go за $5 в месяц ещё в 16 странах
10.10.2025
Оксфорд доказал: чем добрее ваш ИИ, тем чаще он вам врёт. И это не баг
02.06.2026
Вайб-кодеры пришли на биржу. Что стало с фрилансом к середине 2026
14.06.2026Присоединяйтесь и подпишитесь на рассылку самых свежих новостей по Email
Получайте свежие новости и идеи на почту. Без спама — только самое интересное.
Нажимая «Подписаться», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
