Семь занятий по локальному RAG на Python от файла до ответа с источниками
Сделал бесплатный курс для тех кто хочет научиться создавать локальные ИИ приложения на Python. За семь занятий разберём помощника, который ищет по вашим документам, отвечает на вопросы и показывает исходные фрагменты для проверки.Чат с документами выглядит просто. Положили файлы в папку, задали вопрос, получили несколько складных предложений. Но стоит ответу разойтись с текстом — и хочется увидеть всю кухню: что нашёл поиск, что отправили модели и откуда она взяла последнюю фразу.В local‑docs‑ai вокруг этой цепочки собран короткий курс. Семь занятий, одна программа. Она читает Markdown и TXT, ищет подходящие фрагменты через локальную embedding‑модель, передаёт их языковой модели и показывает исходный текст с именами файлов и номерами строк. Есть терминальные команды и окно в браузере.Маршрут рассчитан на человека, которому знакомы функции, списки и словари Python. Сначала запускаем готовый пример. Затем разбираем его по частям, меняем документы и учимся различать два сбоя: поиск промахнулся или модель неверно пересказала найденное. В этой статье пройдём весь механизм; код и отдельные занятия лежат в одном репозитории. Читать далее