Свой ChatGPT на ваших документах: Spring AI, RAG и pgVector

Реализуем классическую схему RAG: учим Spring-приложение искать информацию в PDF и базе данных pgVector. Пошаговый гайд по интеграции векторного поиска и Tika. В Spring AI есть возможность использования retrieval augmented generation (генерация, дополненная поиском). RAG позволяет превратить любую LLM "общего назначения" в интерактивного помощника, знакомого с вашей предметной областью. Перед тем, как дать ответ на запрос пользователя, выполним поиск подходящей информации в векторном хранилище среди заранее подготовленных документов. Причём каждый документ хранится не в виде текста, а в виде массива чисел (т.н. «векторов»). В качестве векторного хранилища мы будем использовать pgVector - расширение для postgres. Статья по теме: https://devmark.ru/article/spring-ai-rag Пример: https://github.com/devmarkru/spring-a... Все новости проекта: https://t.me/+cmyC5zaGHEQ0ZTIy #spring #ai #kotlin