Юзкейс 04.10.2025 16 минут внедрения

RAG система с Qdrant: умный поиск по документам

Подробное руководство по rag система с qdrant: умный поиск по документам. Практические примеры, пошаговые инструкции и готовые решения.

Краткое описание

Краткое описание: rag система с qdrant: умный поиск по документам

Проблема

Основная проблема

Описание основной проблемы

Дополнительная проблема

Описание дополнительной проблемы

Системная проблема

Описание системной проблемы

Цель проекта

Цель проекта: Умный поиск по документам

Архитектура решения

Используемые инструменты

Инструмент	Роль	Преимущества
GPT-4 Turbo	Генерация ответов	Создание осмысленных ответов на основе найденных документов
Qdrant Vector Database	Векторное хранилище	Быстрый семантический поиск по векторным представлениям
LangChain	Оркестрация RAG	Связывание поиска и генерации ответов

План внедрения

Этап 1: Подготовка

Описание первого этапа

1-2 дня

Этап 2: Настройка

Описание второго этапа

2-3 дня

Этап 3: Тестирование

Описание третьего этапа

1-2 дня

Этап 4: Запуск

Описание четвертого этапа

1 день

Шаги внедрения

Шаг 1. Настройка GPT-4 Turbo

Установите Qdrant через Docker

Создайте коллекцию для векторов
Настройте индексацию документов

Проверка:

✅ Qdrant возвращает релевантные документы
✅ GPT-4 генерирует точные ответы
✅ RAG система работает стабильно

Шаг 2. Интеграция с Qdrant Vector Database

Подключите GPT-4 API

Настройте эмбеддинги для документов
Создайте промпт для генерации ответов

Шаг 3. Автоматизация бизнес-процесса

Интегрируйте LangChain с Qdrant

Настройте цепочку RAG
Добавьте обработку запросов пользователей

Шаг 4. Тестирование и запуск

Протестируйте поиск на тестовых запросах

Оптимизируйте параметры поиска
Запустите систему в продакшн

Проект успешно реализован!

Автоматизация внедрена и работает эффективно.