Делаем RAG-систему с нуля

Автор делится практическим опытом построения RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) с нуля на основе личного архива текстовых заметок — скриптов, конфигов, рецептов и прочих полезных мелочей, накопленных за годы. Отправная точка — простая и знакомая многим проблема: файлы удобно хранить, но со временем в них становится сложно ориентироваться, а обычный поиск по ключевым словам уже не покрывает реальные запросы.

Материал относится к категории инженерных туториалов, а не новостей индустрии, поэтому прямого отношения к кинопроизводству или медиабизнесу он не имеет. Тем не менее для профессионалов, работающих с большими объёмами контента — сценариями, архивами, транскриптами, метаданными продакшена, — подход RAG представляет практический интерес: он позволяет строить семантический поиск и генеративные ответы поверх собственных неструктурированных данных без привязки к внешним облачным сервисам.

Конкретные технические детали — выбор эмбеддингов, векторного хранилища, стратегии чанкинга и промптинга — в анонсе не раскрываются. Полное описание реализации, вероятно, включает код и пошаговые пояснения, поэтому за деталями имеет смысл обратиться к первоисточнику на Хабре.