Первые шаги: RAG-бот и инструменты

Хватит читать туториалы. Серьёзно. Возьмите один PDF-файл — своё резюме, статью, что угодно — и создайте чат-бота, который отвечает на вопросы по этому документу.

Используйте LangChain или n8n. Не парьтесь насчёт UI. Не парьтесь, если он медленный.

• *Ваша единственная цель** — понять, как на самом деле связаны между собой:
• Промпт
• Контекстное окно
• LLM

Вы должны прочувствовать ограничения базового RAG, прежде чем сможете оценить более сложные подходы.

• *RAG (Retrieval-Augmented Generation)** — это техника, которая позволяет LLM работать с вашими данными.

• *Процесс:**
• Индексация — документы разбиваются на чанки (фрагменты)
• Эмбеддинги — каждый чанк преобразуется в вектор (числовое представление)
• Хранение — векторы сохраняются в векторной базе данных
• Поиск — при запросе находим наиболее похожие чанки
• Генерация — LLM получает найденные чанки как контекст и генерирует ответ

• *Ключевые параметры чанкинга:**
• Размер чанка — обычно 500-1500 символов
• Overlap — перекрытие между чанками (10-20%)
• Стратегия — по абзацам, предложениям или фиксированный размер

• *Ограничения RAG:**
• Галлюцинации при неточном поиске
• Потеря контекста при плохом чанкинге
• Ограничения контекстного окна LLM

Теперь дайте своему боту один инструмент. Калькулятор, API погоды — что угодно.

• *Именно здесь вы переходите от RAG-бота к ИИ-агенту.**

Настоящая сложность не в том, чтобы вызвать API. Сложность — в промптинге, чтобы заставить агента понимать: - Когда использовать инструмент - Когда просто сгенерировать ответ - Как интерпретировать результат инструмента

• *Function Calling** — механизм, при котором LLM решает, какую функцию вызвать и с какими параметрами. Вы описываете функции в специальном формате, и модель сама выбирает нужную.

• *Пример инструментов для начала:**
• Калькулятор для математических операций
• API погоды (OpenWeatherMap)
• Веб-поиск (SerpAPI, Tavily)
• Запрос к базе данных

Минимальный MVP: Webhook → LLM-нода → Google Sheets или Notion

Human-in-the-loop: Вставьте себя в разрыв цепочки. Сначала результат летит вам в Telegram, где вы его апрувите или блокируете. Когда апрув без правок стабильно > 80%, убирайте ручной контроль.

Тест × 20: Прогоните поток двадцать раз. Этого достаточно, чтобы увидеть: - Реальный расход токенов - Время выполнения - Типичные ошибки

Бывает, что расход по токенам выше стоимости ручного труда. Тогда сужайте задачу.