RAG-системы с нуля: строим retrieval-пайплайн на Python

RAG — архитектура, позволяющая LLM отвечать на вопросы с опорой на ваши данные.

Компоненты RAG

• Embedding-модель превращает текст в векторы
• Векторная БД хранит и ищет векторы
• LLM генерирует ответ

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Pinecone
index = Pinecone.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())
results = index.similarity_search(query, k=3)