{"id":370596,"date":"2024-05-21T04:28:54","date_gmt":"2024-05-21T04:28:54","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=370596"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=370596","title":{"rendered":"\u041f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0447\u0430\u0442-\u0431\u043e\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 PDF<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 ChatGPT<\/u><\/a>, \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0432 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0441 \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 OpenAI \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0434\u043e\u043b\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n

<\/figure>\n

\u041d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432\u044b \u043d\u0430\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435? \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0451 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0443\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e \u0431\u044b \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0438 \u0440\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432, \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 PDF-\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0441 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430, \u044d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u043c.<\/p>\n

\u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0440\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 ChatGPT, \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0438\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 RAG. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0447\u0430\u0442-\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e LangChain.<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043c(:<\/strong><\/p>\n

\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 RAG?<\/h2>\n

\u041c\u044b \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u044b \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b ChatGPT<\/u><\/a> \u0431\u0430\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430\u0434 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u043c \u043e\u0431\u043e\u0433\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n

RAG (Retrieval Augmented Generation) \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a ChatGPT, Llama \u0438\u043b\u0438 Cohere, \u0446\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u2014 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432. \u0421\u0443\u0442\u044c \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 RAG \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0435\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442.<\/p>\n

\"RAG<\/p>\n
RAG \u0434\u043b\u044f LLMs<\/em><\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

\u0410 Langchain?<\/h2>\n

\u041f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, Langchain \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 LLM.<\/p>\n

<\/figure>\n

\u041d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u043d? \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435. \u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0443 ChatGPT \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0435\u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439), \u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a Langchain \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0434\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n

FAISS<\/h2>\n

\u0418\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (LLM) \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u043b\u043e \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 (\u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043d\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f \u0443\u0436\u0435 \u043e \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0430\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0442\u043d\u044f\u0445), \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u043c, \u043d\u043e \u0438 \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n

\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 FAISS (Facebook AI Similarity Search), \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 Facebook AI \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Meta, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432. \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 GPU \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n

\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 FAISS:<\/p>\n

<\/figure>\n
<\/figure>\n

\u0412 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 FAISS \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0440\u0435\u0448\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0441 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u044b \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n

Embeddings<\/h2>\n

\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043c\u044b \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u043b\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0432 \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435? \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0434 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 LLM \u0438 ChatGPT \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n

<\/figure>\n

\u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 KNN (K-Nearest Neighbors, \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439):<\/p>\n

<\/figure>\n

\u0414\u043b\u044f \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438: \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0443 \u201c\u041d\u0430\u0439\u0434\u0438 \u043c\u043d\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Mac \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u043c Intel\u201d \u0432 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 SOLR, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u043c\u044b \u0431\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043d\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0430 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0441 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c. \u0412 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0430\u043a\u0442 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043d\u043e \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n

\u041a\u043e\u0434\u0438\u043c?<\/h2>\n
    \n
  1. \n

    \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b \u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u0445:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    # \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b  pip install openai  pip install langchain  pip install langchain-openai  pip install PyPDF2  pip install langchain-community  # \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c Faiss \u0434\u043b\u044f GPU.\u00a0  pip install faiss-gpu  #pip install faiss-cpu \u2013 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442 GPU  # \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f  import logging  # \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f PDF \u0438\u0437 PyPDF2  from PyPDF2 import PdfReader  from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings  from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter  from langchain.vectorstores import FAISS  from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI  from langchain_community.vectorstores import FAISS  from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings  from langchain.chains import RetrievalQA  from langchain.memory import ConversationBufferMemory<\/code><\/pre>\n
      \n
    1. \n
      \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u043c:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
      # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 OpenAIEmbeddings \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430  embeddings = OpenAIEmbeddings()  # \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f  logging.basicConfig(level=logging.INFO)  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0433\u0440\u0430\u0444\u044b  def split_paragraphs(rawText):  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0433\u0440\u0430\u0444\u044b  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0text_splitter = CharacterTextSplitter(  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0separator=\"\\n\",\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 # \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c - \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0chunk_size=1000, \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 # \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0chunk_overlap=200, \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 # \u041f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0length_function=len, \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0is_separator_regex=False,\u00a0 \u00a0 # \u0423\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0)  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0433\u0440\u0430\u0444\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0return text_splitter.split_text(rawText)  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u0437 PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432  def load_pdfs(pdfs):  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0text_chunks = []\u00a0 # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u041f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0for pdf in pdfs:        try:           with open(pdf, 'rb') as file:               reader = PdfReader(file)                for page in reader.pages:                    raw = page.extract_text()                    chunks = split_paragraphs(raw)                    text_chunks += chunks         except Exception as e:            logging.error(f\"Error loading PDF {pdf}: {e}\") \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0return text_chunks  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 FAISS \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439  store = None\u00a0 # \u0418\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 None, \u043e\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u043e \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438<\/code><\/pre>\n
        \n
      1. \n
        \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
        # \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b  def main():  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0list_of_pdfs = [\"test.pdf\"]  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u0437 PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0text_chunks = load_pdfs(list_of_pdfs)      # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 OpenAIEmbeddings \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430      embeddings = OpenAIEmbeddings()  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0store = FAISS.from_texts(text_chunks, embeddings)  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0store.save_local(\".\/vectorstore\")  # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0434 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0430 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c, \u0442\u043e \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e main().  if name == \"main\":  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0main()<\/code><\/pre>\n
          \n
        1. \n
          \u041e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u043c \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
          # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 FAISS \u0441 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0430. OpenAIEmbeddings() \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b.  store = FAISS.load_local(\"vectorstore\", OpenAIEmbeddings(), allow_dangerous_deserialization=True)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ChatGPT turbo  llm = ChatOpenAI(model_name=\"gpt-3.5-turbo-0125\", temperature=0)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0438 RetrievalQA, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 llm \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 store \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432  chain = RetrievalQA.from_chain_type(  \u00a0\u00a0\u00a0llm=llm,  \u00a0\u00a0\u00a0retriever=store.as_retriever()  )  # \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432  conversations = [...]  # [...] - \u0432\u0430\u0448 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432<\/code><\/pre>\n
            \n
          1. \n
            \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
            # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 ConversationBufferMemory  memory = ConversationBufferMemory()  # \u041f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438  for msg in conversations:  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0memory.save_context(  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0{\"input\": msg['human_question']},  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0{\"output\": msg['chatbot_answer']}  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0438 RetrievalQA, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 llm, \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 store \u0438 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 memory \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432  chain = RetrievalQA.from_chain_type(  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0llm=llm,  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0retriever=store.as_retriever(),  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0memory=memory  )<\/code><\/pre>\n
            \u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/h2>\n
            \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0430\u0442-\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 PDF-\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 LangChain. \u0420\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0431\u043e\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n
            \u042f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0430\u043b\u0438, OpenAI \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u0435\u043d. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438). \u0412 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043e\u043c\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043b\u044e\u0441.<\/p>\n
            \u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0443\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043b\u0430\u0433\u0438\u043d AskYourPDF, \u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0430, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n
            \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435! \u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0434\u044b \u0443\u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0435 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 (:<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
            <\/div>\n

             \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/799715\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
            <\/div>\n
            \n
            \n
            \n
            \n
            \u041f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 ChatGPT<\/u><\/a>, \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0432 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0441 \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 OpenAI \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0434\u043e\u043b\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n
            <\/figure>\n
            \u041d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432\u044b \u043d\u0430\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435? \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0451 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0443\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e \u0431\u044b \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0438 \u0440\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432, \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 PDF-\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0441 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430, \u044d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u043c.<\/p>\n
            \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0440\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 ChatGPT, \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0438\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 RAG. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0447\u0430\u0442-\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e LangChain.<\/p>\n
            \u041f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043c(:<\/strong><\/p>\n
            \u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 RAG?<\/h2>\n
            \u041c\u044b \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u044b \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b ChatGPT<\/u><\/a> \u0431\u0430\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430\u0434 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u043c \u043e\u0431\u043e\u0433\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n
            RAG (Retrieval Augmented Generation) \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a ChatGPT, Llama \u0438\u043b\u0438 Cohere, \u0446\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u2014 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432. \u0421\u0443\u0442\u044c \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 RAG \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0435\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442.<\/p>\n
            \n
            RAG \u0434\u043b\u044f LLMs<\/em><\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u0410 Langchain?<\/h2>\n
            \u041f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, Langchain \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 LLM.<\/p>\n
            <\/figure>\n
            \u041d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u043d? \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435. \u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0443 ChatGPT \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0435\u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439), \u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a Langchain \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0434\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
            FAISS<\/h2>\n
            \u0418\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (LLM) \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u043b\u043e \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 (\u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043d\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f \u0443\u0436\u0435 \u043e \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0430\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0442\u043d\u044f\u0445), \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u043c, \u043d\u043e \u0438 \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n
            \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 FAISS (Facebook AI Similarity Search), \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 Facebook AI \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Meta, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432. \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 GPU \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n
            \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 FAISS:<\/p>\n
            <\/figure>\n
            <\/figure>\n
            \u0412 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 FAISS \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0440\u0435\u0448\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0441 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u044b \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n
            Embeddings<\/h2>\n
            \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043c\u044b \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u043b\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0432 \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435? \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0434 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 LLM \u0438 ChatGPT \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n
            <\/figure>\n
            \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 KNN (K-Nearest Neighbors, \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439):<\/p>\n
            <\/figure>\n
            \u0414\u043b\u044f \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438: \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0443 \u201c\u041d\u0430\u0439\u0434\u0438 \u043c\u043d\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Mac \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u043c Intel\u201d \u0432 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 SOLR, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u043c\u044b \u0431\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043d\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0430 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0441 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c. \u0412 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0430\u043a\u0442 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043d\u043e \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n
            \u041a\u043e\u0434\u0438\u043c?<\/h2>\n
              \n
            1. \n
              \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b \u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u0445:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
              # \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b  pip install openai  pip install langchain  pip install langchain-openai  pip install PyPDF2  pip install langchain-community  # \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c Faiss \u0434\u043b\u044f GPU.\u00a0  pip install faiss-gpu  #pip install faiss-cpu \u2013 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442 GPU  # \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f  import logging  # \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f PDF \u0438\u0437 PyPDF2  from PyPDF2 import PdfReader  from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings  from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter  from langchain.vectorstores import FAISS  from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI  from langchain_community.vectorstores import FAISS  from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings  from langchain.chains import RetrievalQA  from langchain.memory import ConversationBufferMemory<\/code><\/pre>\n
                \n
              1. \n
                \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u043c:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
                # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 OpenAIEmbeddings \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430  embeddings = OpenAIEmbeddings()  # \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f  logging.basicConfig(level=logging.INFO)  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0433\u0440\u0430\u0444\u044b  def split_paragraphs(rawText):  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0433\u0440\u0430\u0444\u044b  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0text_splitter = CharacterTextSplitter(  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0separator=\"\\n\",\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 # \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c - \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0chunk_size=1000, \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 # \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0chunk_overlap=200, \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 # \u041f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0length_function=len, \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0is_separator_regex=False,\u00a0 \u00a0 # \u0423\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0)  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0433\u0440\u0430\u0444\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0return text_splitter.split_text(rawText)  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u0437 PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432  def load_pdfs(pdfs):  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0text_chunks = []\u00a0 # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u041f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0for pdf in pdfs:        try:           with open(pdf, 'rb') as file:               reader = PdfReader(file)                for page in reader.pages:                    raw = page.extract_text()                    chunks = split_paragraphs(raw)                    text_chunks += chunks         except Exception as e:            logging.error(f\"Error loading PDF {pdf}: {e}\") \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0return text_chunks  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 FAISS \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439  store = None\u00a0 # \u0418\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 None, \u043e\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u043e \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438<\/code><\/pre>\n
                  \n
                1. \n
                  \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
                  # \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b  def main():  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0list_of_pdfs = [\"test.pdf\"]  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u0437 PDF-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0text_chunks = load_pdfs(list_of_pdfs)      # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 OpenAIEmbeddings \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430      embeddings = OpenAIEmbeddings()  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0store = FAISS.from_texts(text_chunks, embeddings)  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0# \u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0store.save_local(\".\/vectorstore\")  # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0434 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0430 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c, \u0442\u043e \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e main().  if name == \"main\":  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0main()<\/code><\/pre>\n
                    \n
                  1. \n
                    \u041e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u043c \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
                    # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 FAISS \u0441 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0430. OpenAIEmbeddings() \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b.  store = FAISS.load_local(\"vectorstore\", OpenAIEmbeddings(), allow_dangerous_deserialization=True)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ChatGPT turbo  llm = ChatOpenAI(model_name=\"gpt-3.5-turbo-0125\", temperature=0)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0438 RetrievalQA, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 llm \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 store \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432  chain = RetrievalQA.from_chain_type(  \u00a0\u00a0\u00a0llm=llm,  \u00a0\u00a0\u00a0retriever=store.as_retriever()  )  # \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432  conversations = [...]  # [...] - \u0432\u0430\u0448 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432<\/code><\/pre>\n
                      \n
                    1. \n
                      \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
                      # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 ConversationBufferMemory  memory = ConversationBufferMemory()  # \u041f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438  for msg in conversations:  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0memory.save_context(  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0{\"input\": msg['human_question']},  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0{\"output\": msg['chatbot_answer']}  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0438 RetrievalQA, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 llm, \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 store \u0438 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 memory \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432  chain = RetrievalQA.from_chain_type(  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0llm=llm,  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0retriever=store.as_retriever(),  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0memory=memory  )<\/code><\/pre>\n
                      \u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/h2>\n
                      \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0430\u0442-\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 PDF-\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 LangChain. \u0420\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0431\u043e\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n
                      \u042f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0430\u043b\u0438, OpenAI \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u0435\u043d. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438). \u0412 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043e\u043c\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043b\u044e\u0441.<\/p>\n
                      \u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0443\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043b\u0430\u0433\u0438\u043d AskYourPDF, \u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-370596","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/370596","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=370596"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/370596\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=370596"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=370596"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=370596"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}