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
Оцените материал:
Похожие записи
Компания Anthropic предлагает законопроект о безопасности ИИ, который может заблокировать модель, если при этом может погибнуть более 50 человек.
21.10.2026
Почему я перестал читать 30 Telegram-каналов про ИИ и собрал НейроНьюс: 19 мировых лабораторий, фильтр дублей и 0% рекламы
21.10.2026
Почему синтаксис Nova выглядит так: 11 споров с Claude о дизайне языка
20.10.2026Присоединяйтесь 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.
