1. Общая структура и подача:
Статья хорошо структурирована, с четким разделением на этапы, что облегчает понимание процесса.
Пошаговые инструкции и примеры кода делают материал доступным для практического применения.
Введение достаточно подробное, но можно было бы сократить вводные слова и сразу перейти к сути.
Выбор технологий (Python, FastAPI, ChromaDB, Llama) хорошо обоснован и соответствует задаче.
Разъяснения по поводу RAG-архитектуры полезны для новичков.
Использование асинхронной загрузки данных (AsyncHtmlLoader) является хорошей практикой.
Удаление лишних классов при парсинге HTML (bs_transformer.remove_unwanted_classnames) помогает очистить данные.
Векторное представление и разбиение текста на части (MarkdownTextSplitter) – ключевые моменты, которые хорошо объяснены.
Код для работы с ChromaDB (ingest.py) написан аккуратно, но можно было бы добавить комментарии для лучшего понимания.
Пример работы с Ollama (providers/ollama.py) предоставляет рабочий вариант для локальной LLM.
FastAPI код (main.py) прост и понятен, подходит для базового API.
В статье не совсем понятно, как обрабатываются ошибки, которые могут возникнуть при загрузке или обработке данных.
Недостаточно информации о том, как можно кастомизировать процесс обработки данных и использовать другие типы данных.
Упоминание сервиса парсинга ссылок и github могло бы быть более точным.
В комментарии YOU MUST в коде нужно более подробно описать почему нужно использовать ту же самую embedding модель
Не освещено как обновлять базу данных по мере добавления новых данных.
Можно было бы рассмотреть возможность использования других векторных баз данных (например, Faiss, Pinecone).
Вместо Ollama можно было бы использовать другие локальные LLM или API от OpenAI.
Упомянуть о вариантах улучшения качества ответов (например, fine-tuning LLM).
Рассмотреть возможность кэширования результатов для ускорения работы системы.
Добавить механизм логирования запросов и ответов для анализа и отладки.
Предложить варианты тестирования созданной системы, в частности, тестирование API.
В коде можно добавить обработку случаев, когда не удается загрузить или обработать страницу.
В добавить проверку существования CHROMA_PATH, чтобы избежать ошибок.
В providers/ollama.py рассмотреть использование переменных окружения для модели и температуры.
В можно добавить более продвинутую обработку ошибок и логирование.
Краткая статья на основе анализа
Как создать чат-бота с локальной нейросетью на основе своих данных?
Создание чат-бота с доступом к локальной базе знаний включает в себя несколько ключевых этапов: сбор данных, их преобразование в векторный вид и интеграцию с нейросетью. Сначала необходимо собрать информацию из веб-источников, очистить её от лишних элементов, и сохранить в формате, удобном для дальнейшей обработки (например, MD). Затем, чтобы нейросеть могла понимать текст, нужно разбить его на логические части и представить в виде векторов.
Для работы с векторным представлением данных используется специализированная база данных, например, ChromaDB. Она позволяет быстро находить наиболее релевантную информацию по запросу пользователя. При этом важен выбор embedding модели. Следует использовать ту же самую embedding модель, которая использовалась на этапе подготовки векторной базы данных. Выбор нейросети, как локальной, так и внешней, дает возможность сгенерировать ответ на основе найденной информации и истории диалога.
После этого необходимо разработать API для связи между чат-ботом и веб-интерфейсом. При помощи FastAPI можно легко создать endpoints, которые будут принимать запросы от пользователя, обрабатывать их и возвращать ответы от нейросети. Для удобства можно реализовать UI на JavaScript. Процесс создания чат-бота сложный, но при правильном подходе можно разработать кастомизированное решение.
При работе с чат-ботом важно предусмотреть обработку возможных ошибок, кэширование данных для ускорения работы и возможность обновления базы знаний. Также следует помнить о важности тестирования API и пользовательского интерфейса для обеспечения надёжной работы всей системы. Такой подход позволит создать эффективного и полезного персонального помощника.
Изображение носит иллюстративный характер
Статья хорошо структурирована, с четким разделением на этапы, что облегчает понимание процесса.
Пошаговые инструкции и примеры кода делают материал доступным для практического применения.
Введение достаточно подробное, но можно было бы сократить вводные слова и сразу перейти к сути.
- 2. Технические детали:
Выбор технологий (Python, FastAPI, ChromaDB, Llama) хорошо обоснован и соответствует задаче.
Разъяснения по поводу RAG-архитектуры полезны для новичков.
Использование асинхронной загрузки данных (AsyncHtmlLoader) является хорошей практикой.
Удаление лишних классов при парсинге HTML (bs_transformer.remove_unwanted_classnames) помогает очистить данные.
Векторное представление и разбиение текста на части (MarkdownTextSplitter) – ключевые моменты, которые хорошо объяснены.
Код для работы с ChromaDB (ingest.py) написан аккуратно, но можно было бы добавить комментарии для лучшего понимания.
Пример работы с Ollama (providers/ollama.py) предоставляет рабочий вариант для локальной LLM.
FastAPI код (main.py) прост и понятен, подходит для базового API.
- 3. Недостатки и предложения:
В статье не совсем понятно, как обрабатываются ошибки, которые могут возникнуть при загрузке или обработке данных.
Недостаточно информации о том, как можно кастомизировать процесс обработки данных и использовать другие типы данных.
Упоминание сервиса парсинга ссылок и github могло бы быть более точным.
В комментарии YOU MUST в коде нужно более подробно описать почему нужно использовать ту же самую embedding модель
Не освещено как обновлять базу данных по мере добавления новых данных.
- 4. Альтернативные подходы и расширения:
Можно было бы рассмотреть возможность использования других векторных баз данных (например, Faiss, Pinecone).
Вместо Ollama можно было бы использовать другие локальные LLM или API от OpenAI.
Упомянуть о вариантах улучшения качества ответов (например, fine-tuning LLM).
Рассмотреть возможность кэширования результатов для ускорения работы системы.
Добавить механизм логирования запросов и ответов для анализа и отладки.
Предложить варианты тестирования созданной системы, в частности, тестирование API.
- 5. Уточнения по коду:
В коде можно добавить обработку случаев, когда не удается загрузить или обработать страницу.
В добавить проверку существования CHROMA_PATH, чтобы избежать ошибок.
В providers/ollama.py рассмотреть использование переменных окружения для модели и температуры.
В можно добавить более продвинутую обработку ошибок и логирование.
Краткая статья на основе анализа
Как создать чат-бота с локальной нейросетью на основе своих данных?
Создание чат-бота с доступом к локальной базе знаний включает в себя несколько ключевых этапов: сбор данных, их преобразование в векторный вид и интеграцию с нейросетью. Сначала необходимо собрать информацию из веб-источников, очистить её от лишних элементов, и сохранить в формате, удобном для дальнейшей обработки (например, MD). Затем, чтобы нейросеть могла понимать текст, нужно разбить его на логические части и представить в виде векторов.
Для работы с векторным представлением данных используется специализированная база данных, например, ChromaDB. Она позволяет быстро находить наиболее релевантную информацию по запросу пользователя. При этом важен выбор embedding модели. Следует использовать ту же самую embedding модель, которая использовалась на этапе подготовки векторной базы данных. Выбор нейросети, как локальной, так и внешней, дает возможность сгенерировать ответ на основе найденной информации и истории диалога.
После этого необходимо разработать API для связи между чат-ботом и веб-интерфейсом. При помощи FastAPI можно легко создать endpoints, которые будут принимать запросы от пользователя, обрабатывать их и возвращать ответы от нейросети. Для удобства можно реализовать UI на JavaScript. Процесс создания чат-бота сложный, но при правильном подходе можно разработать кастомизированное решение.
При работе с чат-ботом важно предусмотреть обработку возможных ошибок, кэширование данных для ускорения работы и возможность обновления базы знаний. Также следует помнить о важности тестирования API и пользовательского интерфейса для обеспечения надёжной работы всей системы. Такой подход позволит создать эффективного и полезного персонального помощника.
