Урок 3. Как улучшить RAG pipeline: загрузка данных, разбиение, эмбеддинги и Chroma (LangChain)
Если в пошлом уроке мы просто написали простенький RAG pipeline, то в этом уроке мы попробуем довести его до "идеале", а именно этап индексации
Что конкретно сделаем:
– загрузим не одну страницу, а весь сайт через sitemap.xml
– попробуем второй способ: рекурсивный обход ссылок внутри домена
– научимся резать текст правильно: по структуре HTML или по токенам (а не “на глаз”)
– разберёмся с эмбеддингами: как выбрать модель под русский и зачем иногда нужны префиксы
– ускорим ChromaDB: чтобы индекс не пересобирался каждый запуск (запуск из минут → в миллисекунды)
Кейс тот же: Antarctic Wallet – оплата USDT по QR-коду в магазинах и сервисах.
Стараюсь сделать так, чтобы всё было максимально применимо к реальности – для базы знаний / саппорта / FAQ
🎞 Видео
📖 Методичка в Notion
👩💻 Код с урока
❤️ Оплатить USDT по QR-коду
В следующем уроке – улучшим этап поиска и генерации
SemolinaCode | Chat | YouTube