From ee92ce6d5d01120f003668bbb0ed7b9872f35be3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: admin Date: Mon, 12 Jan 2026 20:18:01 +0000 Subject: [PATCH] Add docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md --- ...1-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md | 1502 +++++++++++++++++ 1 file changed, 1502 insertions(+) create mode 100644 docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md diff --git a/docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md b/docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md new file mode 100644 index 0000000..5c87ab1 --- /dev/null +++ b/docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md @@ -0,0 +1,1502 @@ +# Корпоративная AI-инфраструктура: Комплексное руководство по развертыванию Ollama с интеграцией MCP, RAG и управлением историей диалогов + +## Оглавление + +- [Введение](#введение) +- [Стратегическое обоснование для FinTech](#стратегическое-обоснование-для-fintech) + - [Ключевые вызовы](#ключевые-вызовы) + - [Проблемы традиционного подхода](#проблемы-традиционного-подхода) + - [Решение через self-hosted AI](#решение-через-self-hosted-ai) + - [Преимущества для FinTech](#преимущества-для-fintech) + - [Измеримые бизнес-результаты](#измеримые-бизнес-результаты) +- [Архитектура корпоративного AI-решения](#архитектура-корпоративного-ai-решения) + - [Многоуровневая архитектура](#многоуровневая-архитектура) + - [Уровень 1: User Access Layer](#уровень-1-user-access-layer) + - [Уровень 2: API Gateway](#уровень-2-api-gateway) + - [Уровень 3: Ollama Inference Layer](#уровень-3-ollama-inference-layer) + - [Уровень 4: MCP Layer](#уровень-4-mcp-layer) + - [Уровень 5: Knowledge Base Layer](#уровень-5-knowledge-base-layer) +- [Инфраструктурные требования](#инфраструктурные-требования) + - [Рекомендуемая конфигурация сервера](#рекомендуемая-конфигурация-сервера) + - [Выбор GPU по сценарию использования](#выбор-gpu-по-сценарию-использования) + - [Распределение VRAM](#распределение-vram) + - [Распределение системной памяти](#распределение-системной-памяти) + - [Распределение хранилища](#распределение-хранилища) +- [Выбор и оптимизация AI-моделей](#выбор-и-оптимизация-ai-моделей) + - [Философия специализации](#философия-специализации) + - [Qwen2.5-coder:32b - Специалист по коду](#qwen25-coder32b---специалист-по-коду) + - [DeepSeek-R1:32b - Движок рассуждений](#deepseek-r132b---движок-рассуждений) + - [Llama3.3:70b - Универсальный ассистент](#llama3370b---универсальный-ассистент) + - [Производительность в реальных сценариях](#производительность-в-реальных-сценариях) +- [Model Context Protocol: интеграция с корпоративными системами](#model-context-protocol-интеграция-с-корпоративными-системами) + - [Революция в доступе к данным](#революция-в-доступе-к-данным) + - [Архитектурные принципы MCP](#архитектурные-принципы-mcp) + - [MCP Orchestrator](#mcp-orchestrator) + - [MCP для Gitea: доступ к коду](#mcp-для-gitea-доступ-к-коду) + - [MCP для Docker Swarm](#mcp-для-docker-swarm) + - [MCP для Kubernetes](#mcp-для-kubernetes) + - [MCP для Loki: анализ логов](#mcp-для-loki-анализ-логов) + - [Таблица возможностей MCP-серверов](#таблица-возможностей-mcp-серверов) +- [Организация Knowledge Base через RAG](#организация-knowledge-base-через-rag) + - [Концепция RAG](#концепция-rag) + - [Векторные представления](#векторные-представления) + - [Архитектура векторной базы Qdrant](#архитектура-векторной-базы-qdrant) + - [Организация коллекций](#организация-коллекций) + - [Стратегия chunking](#стратегия-chunking) + - [Процесс индексации](#процесс-индексации) + - [Процесс поиска](#процесс-поиска) + - [Continuous learning](#continuous-learning) + - [Поддержание актуальности](#поддержание-актуальности) + - [Таблица конфигурации коллекций](#таблица-конфигурации-коллекций) + - [Таблица метрик RAG](#таблица-метрик-rag) +- [Управление историей диалогов](#управление-историей-диалогов) + - [Важность истории](#важность-истории) + - [Структура сессии](#структура-сессии) + - [Стратегии управления контекстом](#стратегии-управления-контекстом) + - [Persistent storage](#persistent-storage) + - [Конфиденциальность и retention](#конфиденциальность-и-retention) + - [Search и navigation](#search-и-navigation) + - [Export и sharing](#export-и-sharing) + - [Analytics](#analytics) + - [Таблица session management](#таблица-session-management) + - [Таблица retention policy](#таблица-retention-policy) +- [Стратегия хранения данных](#стратегия-хранения-данных) + - [Многоуровневая архитектура хранения](#многоуровневая-архитектура-хранения) + - [Hot Storage: NVMe SSD RAID](#hot-storage-nvme-ssd-raid) + - [Warm Storage: SATA SSD](#warm-storage-sata-ssd) + - [Cold Storage: Object Storage](#cold-storage-object-storage) + - [Lifecycle Management](#lifecycle-management) + - [Backup Strategy](#backup-strategy) + - [Таблица Storage Tier Allocation](#таблица-storage-tier-allocation) + - [Таблица Backup Strategy](#таблица-backup-strategy) +- [Безопасность и Compliance](#безопасность-и-compliance) + - [Network Isolation](#network-isolation) + - [Authentication и Authorization](#authentication-и-authorization) + - [Secrets Masking](#secrets-masking) + - [Audit Logging](#audit-logging) + - [Data Protection](#data-protection) + - [Compliance](#compliance) + - [Security Monitoring](#security-monitoring) + - [Таблица Security Controls](#таблица-security-controls) +- [Мониторинг и Observability](#мониторинг-и-observability) + - [Key Metrics](#key-metrics) + - [Grafana Dashboards](#grafana-dashboards) + - [Alerting Strategy](#alerting-strategy) + - [Logging Strategy](#logging-strategy) + - [Distributed Tracing](#distributed-tracing) + - [Health Checks](#health-checks) + - [Capacity Planning](#capacity-planning) + - [Таблица мониторинга](#таблица-мониторинга) +- [Экономическое обоснование](#экономическое-обоснование) + - [Капитальные затраты (CapEx)](#капитальные-затраты-capex) + - [Операционные затраты (OpEx)](#операционные-затраты-opex) + - [Софт (бесплатно)](#софт-бесплатно) + - [ROI Analysis](#roi-analysis) + - [Сравнение с облачными AI API](#сравнение-с-облачными-ai-api) + - [Таблица TCO 3 года](#таблица-tco-3-года) +- [Deployment Roadmap](#deployment-roadmap) + - [Phase 1: Foundation](#phase-1-foundation-weeks-1-2) + - [Phase 2: Core Services](#phase-2-core-services-weeks-3-4) + - [Phase 3: MCP Integration](#phase-3-mcp-integration-weeks-5-6) + - [Phase 4: RAG Implementation](#phase-4-rag-implementation-weeks-7-8) + - [Phase 5: Production Readiness](#phase-5-production-readiness-weeks-9-10) + - [Phase 6: Rollout](#phase-6-rollout-week-11-12) +- [Operational Excellence](#operational-excellence) + - [Daily Operations](#daily-operations) + - [Weekly Tasks](#weekly-tasks) + - [Monthly Tasks](#monthly-tasks) + - [Quarterly Tasks](#quarterly-tasks) +- [Best Practices](#best-practices) + - [Model Selection](#model-selection) + - [MCP Integration](#mcp-integration) + - [RAG Optimization](#rag-optimization) + - [Security](#security) + - [Operational](#operational) +- [Troubleshooting Guide](#troubleshooting-guide) + - [GPU Issues](#gpu-issues) + - [MCP Service Issues](#mcp-service-issues) + - [RAG Issues](#rag-issues) + - [Storage Issues](#storage-issues) +- [Заключение](#заключение) + - [Ключевые выводы](#ключевые-выводы) + - [Путь вперед](#путь-вперед) + - [Следующие шаги](#следующие-шаги) + +--- + + +## Введение + +Современные FinTech компании генерируют огромные объемы технической информации: код, логи, документация, конфигурации. При этом разработчики и DevOps-инженеры тратят 30-40% рабочего времени на поиск информации, анализ проблем и написание документации. Self-hosted AI-инфраструктура на базе Ollama с интеграцией Model Context Protocol (MCP) решает эту проблему, обеспечивая единый интеллектуальный интерфейс ко всем корпоративным системам при полном контроле над данными. + +--- + +## Стратегическое обоснование для FinTech + +### Ключевые вызовы + +Финансово-технологические компании работают в условиях строгих требований к безопасности и compliance. Типичная команда из десяти технических специалистов управляет сотнями репозиториев кода, десятками микросервисов, терабайтами логов ежемесячно, тысячами страниц технической документации. Вся эта информация распределена по различным системам с собственными интерфейсами и API. + +### Проблемы традиционного подхода + +При troubleshooting production инцидента инженер вынужден последовательно обращаться к множеству систем: проверить алерты в мониторинге, проанализировать логи в Loki, изучить состояние сервисов в Kubernetes, проверить последние изменения в Gitea, посмотреть статус деплоймента в ArgoCD. Каждая система требует знания специфического языка запросов и интерфейса. + +Написание технической документации превращается в многочасовую задачу, требующую сбора информации из множества источников. В результате документация постоянно откладывается, устаревает, становится неполной. + +### Решение через self-hosted AI + +Единый интерфейс взаимодействия с интеллектуальным ассистентом, имеющим прямой доступ ко всем корпоративным системам через MCP, радикально меняет ситуацию. Инженер формулирует вопрос на естественном языке, ассистент самостоятельно обращается к необходимым системам, анализирует данные, находит корреляции и предоставляет структурированный ответ с ссылками на источники. + +### Преимущества для FinTech + +**Безопасность и compliance**. Все данные остаются внутри корпоративной сети. Соответствие PCI DSS, GDPR и внутренним политикам безопасности обеспечивается по определению. Данные не покидают контролируемую инфраструктуру. + +**Независимость от внешних сервисов**. Отсутствует зависимость от доступности, ценовой политики и условий использования OpenAI, Anthropic или других провайдеров. Компания контролирует всю инфраструктуру и может её масштабировать и модифицировать под свои нужды. + +**Кастомизация под специфику бизнеса**. Возможность дообучения моделей на внутренних данных, настройки под специфику компании, интеграции со всеми внутренними системами. Ассистент понимает специфику конкретной компании, её архитектуры, терминологии, процессов. + +**Контроль затрат**. После первоначальных инвестиций операционные расходы предсказуемы и низки. Нет риска внезапного увеличения цен, нет необходимости оплачивать каждый API запрос. + +### Измеримые бизнес-результаты + +| Метрика | Улучшение | Ценность для бизнеса | +|---------|-----------|---------------------| +| Время на поиск информации | -40% | 8 часов/неделю на 10 инженеров | +| Скорость написания документации | +50% | Лучшая документированность проектов | +| Время troubleshooting | -30% | Снижение MTTR, меньше даунтайма | +| Payback period | 8-12 месяцев | Быстрая окупаемость инвестиций | + +--- + +## Архитектура корпоративного AI-решения + +### Многоуровневая архитектура + +Эффективная корпоративная AI-инфраструктура строится по принципу разделения ответственности между специализированными компонентами. Архитектура состоит из пяти основных слоев. + +### Уровень 1: User Access Layer + +**Веб-интерфейс** на базе Gradio предоставляет удобный браузерный доступ без установки дополнительного ПО. Это основной способ взаимодействия для большинства пользователей. + +**VS Code Extension** интегрирует AI-ассистента непосредственно в процесс разработки. Разработчик может задавать вопросы о коде, генерировать тесты, получать объяснения, не покидая IDE. + +**Command Line Interface** предназначен для DevOps-инженеров. Возможность интегрировать AI в shell-скрипты и конвейеры автоматизации, получать структурированные ответы в JSON открывает широкие возможности. + +### Уровень 2: API Gateway + +**Traefik или Nginx** выступают reverse proxy, обрабатывая весь входящий трафик. Терминация TLS обеспечивает шифрование коммуникаций. Аутентификация через LDAP/OIDC интегрируется с корпоративными системами. Rate limiting защищает от перегрузки, ограничивая каждого пользователя сотней запросов в минуту. Логирование всех запросов создает audit trail. + +### Уровень 3: Ollama Inference Layer + +Сервер Ollama управляет загрузкой моделей и распределением вычислительных ресурсов. GPU NVIDIA RTX 4090 с 24GB VRAM обеспечивает необходимую вычислительную мощность. 32 виртуальных CPU-ядра обрабатывают препроцессинг и параллельные MCP-вызовы. 128GB RAM позволяет держать несколько моделей в памяти и кэшировать векторные представления. + +**Специализированные модели:** +- qwen2.5-coder:32b для генерации и анализа кода +- deepseek-r1:32b для рассуждений и troubleshooting +- llama3.3:70b для документации и длинных контекстов + +### Уровень 4: MCP Layer + +MCP Orchestrator координирует взаимодействие между моделью и множеством MCP-серверов. Когда модель определяет необходимость информации из определенной системы, orchestrator маршрутизирует запрос к соответствующему сервису. + +**Специализированные MCP-серверы:** +- Gitea MCP - доступ к исходному коду +- Docker Swarm MCP - мониторинг контейнеров +- Kubernetes MCP - управление кластерами +- Loki MCP - анализ логов +- Documentation MCP - корпоративные знания +- CI/CD MCP - статус сборок и деплойментов + +Все MCP-серверы работают в read-only режиме, предотвращая случайное изменение production систем. + +### Уровень 5: Knowledge Base Layer + +Vector Database Qdrant хранит векторные представления всех документов компании: 5000+ технических документов, 10000+ примеров кода, 500+ Kubernetes манифестов, 1000+ постмортемов инцидентов. + +Embedding Service использует модель bge-large-en-v1.5 для создания векторов размерностью 1024. Это позволяет реализовать семантический поиск, находя релевантные документы даже при различной терминологии. + +--- + +## Инфраструктурные требования + +### Рекомендуемая конфигурация сервера + +| Компонент | Спецификация | Обоснование | +|-----------|--------------|-------------| +| **GPU** | NVIDIA RTX 4090 24GB VRAM | Оптимальный баланс цена/производительность для 32B моделей | +| **CPU** | AMD Ryzen 9 7950X (16/32 cores) | Preprocessing, embedding, параллельные MCP вызовы | +| **RAM** | 128 GB DDR5 ECC | 64GB для OS/services + 64GB для model offloading | +| **Primary Storage** | 2x 2TB NVMe SSD (RAID 1) | Model cache, vector DB, fast I/O | +| **Secondary Storage** | 4TB SATA SSD | Document storage, backups | +| **Network** | 2x 10 Gbps (bonded) | High throughput для MCP data retrieval | +| **PSU** | 1600W 80+ Titanium | GPU power requirements | + +**Ориентировочная стоимость:** $12,000-15,000 + +### Выбор GPU по сценарию использования + +| Use Case | GPU | VRAM | Модели | Стоимость | Целевая аудитория | +|----------|-----|------|---------|-----------|-------------------| +| Пилот, код | RTX 3090 | 24 GB | 32B | $1000-1500 | Малая команда, PoC | +| **Production (рекомендуется)** | **RTX 4090** | **24 GB** | **32B, 70B Q4** | **$1600-2000** | **Команда 10 человек** | +| Большие модели | L40 | 48 GB | 70B, multiple | $6000-8000 | Большая команда | +| Enterprise | A100 | 80 GB | Любые | $10000-15000 | Критичные системы | + +### Распределение VRAM + +Понимание использования видеопамяти критично для правильного подбора GPU. Модели в 4-битной квантизации требуют примерно 0.5GB VRAM на миллиард параметров, плюс дополнительная память для KV-cache. + +| Модель | Параметры | Веса | KV-cache (16k) | Итого VRAM | Токенов/сек | +|--------|-----------|------|----------------|------------|-------------| +| qwen2.5-coder:32b | 32B | 16 GB | 6 GB | 22 GB | 45 | +| deepseek-r1:32b | 32B | 18 GB | 6 GB | 24 GB | 40 | +| llama3.3:70b-q4 | 70B | 35 GB | 8 GB | 43 GB | 25* | +| mistral:7b | 7B | 4 GB | 2 GB | 6 GB | 80 | + +*с частичным offloading в RAM + +### Распределение системной памяти (128 GB) + +``` +16 GB → Операционная система Ubuntu Server +8 GB → Ollama service +32 GB → Vector Database Qdrant +16 GB → MCP Services +8 GB → Embedding service +8 GB → API Gateway + мониторинг +40 GB → Model offloading buffer +``` + +### Распределение хранилища (2 TB NVMe) + +``` +300 GB → AI Models +500 GB → Vector Database +200 GB → MCP Services cache +100 GB → OS и приложения +900 GB → Резерв для роста +``` + +--- + +## Выбор и оптимизация AI-моделей + +### Философия специализации + +Ключевая стратегия - использование специализированных моделей для различных типов задач. Разные модели обучались на различных датасетах и оптимизированы для различных целей. + +### Qwen2.5-coder:32b - Специалист по коду + +**Характеристики:** +- Размер: 20 GB (Q4 квантизация) +- VRAM: 22 GB +- Контекст: 32k токенов +- Скорость: ~45 токенов/сек (RTX 4090) + +**Сильные стороны:** +- Генерация infrastructure code (Terraform, Kubernetes) +- Понимание DevOps паттернов +- Отличные комментарии к коду +- Code review для security issues + +**Основные сценарии:** +- Генерация Helm charts +- Написание Bash scripts +- Dockerfile optimization +- Code review + +### DeepSeek-R1:32b - Движок рассуждений + +**Характеристики:** +- Размер: 22 GB (Q4) +- VRAM: 24 GB +- Контекст: 64k токенов +- Скорость: ~40 токенов/сек + +**Сильные стороны:** +- Excellent reasoning для root cause analysis +- Multi-step problem solving +- Комплексный системный анализ + +**Основные сценарии:** +- Log analysis и troubleshooting +- Architecture decision making +- Incident post-mortems +- Performance optimization + +### Llama3.3:70b - Универсальный ассистент + +**Характеристики:** +- Размер: 38 GB (Q4) +- VRAM: 40 GB (требует L40 или offloading) +- Контекст: 128k токенов +- Скорость: ~25 токенов/сек + +**Сильные стороны:** +- Лучшая для длинной документации +- Excellent writing quality +- Multi-lingual support + +**Основные сценарии:** +- Техническая документация +- README files +- Architecture design documents + +### Производительность в реальных сценариях + +| Задача | Модель | Контекст | Время | Качество | +|--------|--------|----------|-------|----------| +| Генерация Helm chart | Qwen2.5-coder | 8k | 12 сек | 9/10 | +| Анализ CrashLoopBackOff | DeepSeek-R1 | 32k | 25 сек | 9/10 | +| Создание README | Llama3.3 | 64k | 90 сек | 10/10 | +| Code review Python | Qwen2.5-coder | 16k | 20 сек | 9/10 | +| Troubleshoot 500 error | DeepSeek-R1 | 24k | 30 сек | 9/10 | +| Quick Q&A | Qwen2.5-coder | 2k | 3 сек | 8/10 | + +--- + +## Model Context Protocol: интеграция с корпоративными системами + +### Революция в доступе к данным + +Model Context Protocol представляет фундаментально новый подход к взаимодействию AI-моделей с внешними системами. Вместо предварительной загрузки всех данных в контекст, модель самостоятельно запрашивает необходимую информацию в процессе формирования ответа. + +### Архитектурные принципы MCP + +**Модульность**. Каждый MCP-сервер - автономный микросервис, инкапсулирующий логику взаимодействия с конкретной системой. Новые интеграции добавляются без изменения существующего кода. + +**Стандартизация**. Все MCP-серверы предоставляют JSON API с унифицированной структурой. Модель работает с абстракцией, не нуждаясь в знании специфики каждой системы. + +**Безопасность**. Read-only доступ - фундаментальный принцип. MCP-серверы могут только читать данные, но не могут вносить изменения в production системы. + +### MCP Orchestrator + +Координационный центр, выступающий посредником между моделью и MCP-серверами. + +**Функции:** +- Анализ и маршрутизация запросов +- Аутентификация и авторизация +- Кэширование с TTL для повышения производительности +- Rate limiting для защиты от перегрузки +- Мониторинг и логирование всех взаимодействий + +### MCP для Gitea: доступ к коду + +**Возможности:** +- Список всех репозиториев +- Чтение содержимого файлов +- Поиск по коду +- История коммитов +- Pull requests +- Сравнение веток + +**Безопасность:** +- White-list разрешенных репозиториев +- Read-only режим +- Кэширование с TTL 5 минут + +**Конфигурация:** +``` +Gitea URL: https://git.company.local +Read only: Да +Allowed repos: admin/k3s-gitops, devops/* +Max requests: 100/минуту +Cache TTL: 300 секунд +``` + +### MCP для Docker Swarm + +**Возможности:** +- Список сервисов +- Логи сервисов (tail, since) +- Детальная информация о сервисе +- Список стеков +- Анализ здоровья сервисов +- Информация о нодах + +**Безопасность:** +- Read-only режим +- Автоматическое маскирование секретов +- Паттерны: *_PASSWORD, *_TOKEN, *_KEY + +### MCP для Kubernetes + +**Возможности:** +- Получение подов (namespace, labels) +- Логи подов (container specific) +- Describe ресурсов +- Deployments информация +- Events за период +- Анализ использования ресурсов + +**Безопасность:** +- RBAC на уровне namespaces +- Разрешенные: production, staging +- Запрещенные: kube-system +- Маскирование секретов + +### MCP для Loki: анализ логов + +**Возможности:** +- LogQL запросы +- Поиск ошибок по сервису +- Анализ паттернов +- Trace запросов + +**Безопасность:** +- Максимальный период запроса: 24 часа +- Максимум строк: 5000 +- Автоматическое маскирование: + - Кредитные карты: \b\d{16}\b + - Пароли: password=\S+ + - SSN: \b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b + +### Таблица возможностей MCP-серверов + +| MCP-сервер | Основные операции | Rate limit | Кэширование | Маскирование | +|------------|-------------------|------------|-------------|--------------| +| Gitea | list, get_file, search, history | 100/мин | 5 мин | N/A | +| Docker Swarm | services, logs, describe | 50/мин | 2 мин | Да | +| Kubernetes | pods, logs, describe, events | 50/мин | 1 мин | Да | +| Loki | query, search_errors, patterns | 30/мин | Нет | Да | +| Documentation | search, get_doc, runbooks | 60/мин | 10 мин | N/A | +| CI/CD | build_status, logs, apps | 40/мин | 30 сек | Нет | + +--- + +## Организация Knowledge Base через RAG + +### Концепция RAG + +Retrieval-Augmented Generation объединяет преимущества языковых моделей с возможностью эффективного поиска в больших базах знаний. Модель динамически получает доступ к релевантной информации из внешней базы, дополняя свои внутренние знания. + +### Векторные представления + +Семантический поиск работает с векторными представлениями текста. Embedding models преобразуют текст в вектор, где семантически похожие тексты имеют близкие векторы. BGE-large-en-v1.5 с размерностью 1024 обеспечивает качественное понимание технической терминологии. + +### Архитектура векторной базы Qdrant + +Qdrant - специализированная векторная база данных, оптимизированная для approximate nearest neighbor search. HNSW индекс обеспечивает быстрый поиск даже в коллекциях из миллионов векторов. Persistence через комбинацию in-memory индексов и on-disk хранения. + +### Организация коллекций + +**Technical Documentation** (5000+ документов) +- README, ADR, design docs, user guides +- Chunk size: 512 токенов +- Overlap: 50 токенов +- Update: Daily + +**Code Snippets** (10000+ примеров) +- Функции, классы, конфиги, скрипты +- Chunk size: 256 токенов +- Metadata: язык, framework, версия +- Update: On commit + +**Incidents** (1000+ постмортемов) +- Описания инцидентов, анализ, решения +- Chunk size: 1024 токенов +- Metadata: severity, systems, category +- Update: On incident close + +**K8s Configs** (500+ манифестов) +- Проверенные production конфигурации +- Chunk size: 512 токенов +- Metadata: resource type, namespace +- Update: On deploy + +**Runbooks** (200+ процедур) +- Step-by-step инструкции +- Chunk size: 768 токенов +- Metadata: system, time, permissions +- Update: Weekly + +### Стратегия chunking + +Пятьсот токенов - оптимум для технической документации. Это 2-3 параграфа текста или 30-40 строк кода. Overlap в 50 токенов обеспечивает сохранение информации на границах chunks. Metadata сохраняет структурный контекст: путь в документе, заголовки секций, позиция. + +### Процесс индексации + +**Pipeline обработки:** +1. Text extraction из различных форматов (MD, PDF, DOCX, HTML) +2. Cleaning - нормализация whitespace, удаление служебных элементов +3. Chunking с учетом семантических границ +4. Embedding generation batch по 32 chunks +5. Metadata enrichment - автоэкстракция entities, keywords +6. Indexing в Qdrant с оптимизацией параметров + +### Процесс поиска + +**Workflow:** +1. Query embedding - вопрос преобразуется в вектор +2. Vector search - top-K наиболее близких векторов (K=5-10) +3. Reranking - cross-encoder улучшает ранжирование +4. Metadata filtering - уточнение по метаданным +5. Context assembly - сборка найденных chunks в единый контекст + +### Continuous learning + +Система улучшается через feedback. User feedback - явные оценки качества. Implicit feedback - анализ behavior. Query analysis выявляет gaps в knowledge base. Document usage statistics показывают полезность контента. A/B testing оптимизирует стратегии. + +### Поддержание актуальности + +Automated reindexing при изменениях в source systems через webhooks. Version tracking поддерживает несколько версий документации. Deprecation marking вместо удаления. Quality monitoring через feedback и usage statistics. + +### Таблица конфигурации коллекций + +| Коллекция | Векторов | Размер | Chunk | Overlap | Update | +|-----------|----------|--------|-------|---------|--------| +| technical_docs | 50,000 | 80 GB | 512 | 50 | Daily | +| code_snippets | 100,000 | 120 GB | 256 | 25 | On commit | +| incidents | 10,000 | 15 GB | 1024 | 100 | On close | +| k8s_configs | 5,000 | 8 GB | 512 | 50 | On deploy | +| runbooks | 2,000 | 3 GB | 768 | 75 | Weekly | + +### Таблица метрик RAG + +| Метрика | Цель | Текущее | Измерение | +|---------|------|---------|-----------| +| Query latency (embedding) | <100ms | 80ms | Timer | +| Vector search latency | <200ms | 150ms | Qdrant metrics | +| Reranking latency | <300ms | 250ms | Timer | +| Total query time | <600ms | 480ms | End-to-end | +| Recall@5 | >85% | 87% | Manual evaluation | +| Precision@5 | >80% | 82% | Manual evaluation | +| User satisfaction | >4.0/5.0 | 4.2/5.0 | Ratings | + +--- + +## Управление историей диалогов + +### Важность истории + +Effective AI-ассистент строит каждое взаимодействие на контексте предыдущих. Пользователь может задать уточняющий вопрос, сослаться на предыдущий ответ, попросить модифицировать код. Без истории каждый запрос становится isolated event. + +История также представляет ценный источник данных для улучшения системы через анализ successful и unsuccessful взаимодействий. + +### Структура сессии + +Каждый диалог организуется в **session** - логически связанную последовательность взаимодействий. + +**Session metadata:** +- Уникальный ID +- Timestamp создания и обновления +- Ассоциированный пользователь +- Опциональный title + +**Conversation history:** +- Упорядоченный список messages +- Каждое message: role (user/assistant), content, timestamp +- Metadata: использованная модель, MCP-запросы, источники + +### Стратегии управления контекстом + +**Sliding window** - держим последние N сообщений, отбрасывая старые. Простейший подход, но может терять важный контекст. + +**Summarization** - после определенного количества сообщений старая часть истории summarize. Summary занимает меньше токенов, сохраняя ключевую информацию. + +**Hierarchical summarization** - иерархия summaries различных уровней детальности: ultra-concise summary всего диалога, summaries каждой темы, недавние полные сообщения. + +**Relevance-based selection** - вместо отбора по времени, анализируется relevance каждого сообщения к текущему запросу через embedding similarity. + +### Persistent storage + +PostgreSQL хранит conversation data: +- **sessions** table: ID, user_id, created_at, updated_at, title, status +- **messages** table: session_id, role, content, created_at, model_used, token_count +- JSONB columns для semi-structured metadata + +**Indexes:** +- (user_id, updated_at) для listing недавних сессий +- (session_id, created_at) для получения истории + +**Partitioning:** Monthly partitions поддерживают performance при росте данных. + +### Конфиденциальность и retention + +**Encryption:** +- At rest: Database или filesystem-level encryption +- In transit: TLS для всех коммуникаций + +**Access controls:** +- Пользователи видят только свои диалоги +- RBAC для managers с audit trail + +**Retention policies:** +- Automated cleanup согласно policy +- User right to deletion +- Anonymization для analytics + +### Search и navigation + +**Full-text search** по содержимому через PostgreSQL full-text search или Elasticsearch. + +**Semantic search** через embeddings находит семантически похожие диалоги. + +**Tagging** автоматически или manually помогает в organization: "kubernetes", "security", "incident". + +**Timeline view** предоставляет chronological overview с фильтрацией. + +### Export и sharing + +**Markdown export** - human-readable формат для documentation. + +**JSON export** - structured data для programmatic processing. + +**PDF export** - formatted document для formal sharing. + +**Sharing links** - read-only URL с expiration time и access controls. + +### Analytics + +**Usage metrics:** +- Активные пользователи per day +- Количество сессий +- Среднее messages per session +- Peak usage times + +**Query patterns:** +- Common question types +- Frequently discussed topics +- Typical workflows + +**User satisfaction:** +- Explicit ratings +- Implicit signals (conversation length, corrections) + +### Таблица session management + +| Параметр | Значение | Обоснование | +|----------|----------|-------------| +| Max messages в window | 40 | Баланс context/performance | +| Trigger для summarization | 30 messages | До исчерпания window | +| Compression ratio | 5:1 | 5 messages → 1 summary | +| Max session idle time | 24 часа | Auto-close неактивных | +| Max concurrent sessions | 10/user | Предотвращение abuse | + +### Таблица retention policy + +| Тип данных | Retention | Действие | Access | +|------------|-----------|----------|--------| +| Active sessions | Indefinite | N/A | User only | +| Inactive (<30d) | Indefinite | N/A | User only | +| Old (30-90d) | Summarized | Messages→summary | User only | +| Very old (>90d) | Archived | Cold storage | Read-only | +| Marked deletion | 30d grace | Permanent delete | User during grace | + +--- + +## Стратегия хранения данных + +### Многоуровневая архитектура + +Эффективная AI-инфраструктура требует sophisticated подхода к хранению различных типов данных с различными характеристиками и требованиями. + +### Hot Storage: NVMe SSD RAID + +**Primary tier** обеспечивает высокую производительность для frequently accessed данных. + +**Содержимое:** +- AI models (300 GB) - fast loading критичен для UX +- Vector DB indices (200 GB) - intensive I/O для каждого query +- Recent conversations (100 GB) - frequent access + +**Характеристики:** +- NVMe интерфейс: несколько GB/sec throughput +- Latency: <100 microseconds +- RAID 1: fault tolerance без downtime + +### Warm Storage: SATA SSD + +**Secondary tier** предоставляет больший объем за меньшую цену. + +**Содержимое:** +- Vector DB payload (300 GB) +- Source documents (200 GB) +- Older conversations (200 GB) +- Daily backups (1 TB) + +**Характеристики:** +- SATA интерфейс: достаточная скорость +- Cost-effective для large volumes +- Acceptable latency для less frequent access + +### Cold Storage: Object Storage + +**Tertiary tier** для archival data и compliance. + +**Содержимое:** +- Very old sessions (500 GB) +- Weekly backups (500 GB) +- Long-term analytics (variable) + +**Характеристики:** +- S3-compatible storage +- Dramatically lower cost +- Retrieval latency в секундах + +### Lifecycle Management + +**Automated policies:** +- Hot→Warm после месяца inactivity +- Warm→Cold после трех месяцев +- Deletion согласно retention policy +- Compression older data + +### Backup Strategy + +**Continuous WAL archiving** в PostgreSQL для point-in-time recovery. + +**Daily full backups:** +- Qdrant snapshots +- PostgreSQL dumps +- На warm и cold tiers + +**Weekly full backups:** +- AI models (rarely change) +- Configuration +- На cold tier + +**Testing:** Automated restoration tests в test environment. + +### Таблица Storage Tier Allocation + +| Данные | Volume | Tier | Access pattern | Latency | Retention | +|--------|--------|------|----------------|---------|-----------| +| AI models | 300 GB | Hot | На load | <1s | Indefinite | +| Vector indices | 200 GB | Hot | На query | <100ms | Indefinite | +| Vector payload | 300 GB | Warm | На retrieval | <500ms | Indefinite | +| Recent sessions | 100 GB | Hot | Very frequent | <50ms | Indefinite | +| Old sessions | 200 GB | Warm | Occasional | <1s | До deletion | +| Archived | 500 GB | Cold | Rare | <10s | До deletion | +| Source docs | 200 GB | Warm | На reindex | <2s | Indefinite | + +### Таблица Backup Strategy + +| Тип | Frequency | Retention | Location | RTO | RPO | +|-----|-----------|-----------|----------|-----|-----| +| PostgreSQL WAL | Continuous | 7d | Object | 1h | 5min | +| PostgreSQL full | Daily | 30d | Warm+Cold | 2h | 24h | +| Qdrant snapshot | Daily | 30d | Warm | 3h | 24h | +| Qdrant snapshot | Weekly | 90d | Cold | 6h | 7d | +| AI models | Weekly | Indefinite | Cold | 1h | 7d | +| Configuration | On change | Indefinite | Git | 30min | Last commit | + +--- + +## Безопасность и Compliance + +### Network Isolation + +**Firewall rules** implement least privilege: + +**Inbound:** +- 443 (HTTPS) из Corporate VPN +- 11434 (Ollama) только с MCP Orchestrator +- 6333 (Qdrant) только с Ollama server + +**Outbound:** +- 3000 (Gitea API) +- 2377 (Docker Swarm API) +- 6443 (Kubernetes API) +- 3100 (Loki API) +- Default: DENY ALL + +**IDS/IPS** мониторит traffic для suspicious patterns, используя ML-based anomaly detection. + +### Authentication и Authorization + +**LDAP integration** для enterprises: +- Аутентификация с corporate credentials +- Group membership определяет access levels +- Centralized password management + +**OIDC** для modern cloud-native auth: +- Integration с Okta, Auth0, Azure AD +- SSO capabilities +- MFA support + +**RBAC (Role-Based Access Control):** +- **devops role**: query:*, mcp:*:read +- **developer role**: query:code, mcp:gitea:read +- **viewer role**: query:docs + +### Secrets Masking + +**Automated patterns:** +``` +password:\s*"?([^"\s]+)"? → password: "[REDACTED]" +token:\s*"?([^"\s]+)"? → token: "[REDACTED]" +\b\d{16}\b → [CARD_REDACTED] +\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b → [SSN_REDACTED] +``` + +**Application в:** +- MCP server responses +- Логах системы +- Conversation histories +- Export files + +### Audit Logging + +**Все операции логируются:** +``` +Timestamp | User | Action | Details | Result +2026-01-12 14:23:45 | user@company.com | query | model=qwen2.5-coder | success +2026-01-12 14:23:46 | user@company.com | mcp_k8s | get_pods | success +``` + +**Retention:** 1 год для compliance. + +**Analysis:** Регулярный review для suspicious patterns. + +### Data Protection + +**Encryption at rest:** +- Database encryption (PostgreSQL TDE) +- Filesystem encryption (LUKS) +- Vector DB encryption + +**Encryption in transit:** +- TLS 1.3 для всех connections +- Certificate management через Let's Encrypt или internal CA + +**DLP (Data Loss Prevention):** +- Content inspection на egress +- Block передачи sensitive patterns +- Alert на suspicious exports + +### Compliance + +**PCI DSS:** Данные не покидают secured network. + +**GDPR:** +- Right to deletion implemented +- Data minimization principles +- Consent management +- Data portability через exports + +**SOC 2:** +- Comprehensive audit trails +- Access controls documented +- Regular security reviews +- Incident response procedures + +### Security Monitoring + +**Metrics tracked:** +- Failed authentication attempts +- Unusual access patterns +- MCP server errors +- Rate limit hits +- Secrets exposure attempts + +**Alerting:** +- Slack integration для security team +- PagerDuty для critical alerts +- Email для regular notifications + +### Таблица Security Controls + +| Контроль | Тип | Уровень | Мониторинг | +|----------|-----|---------|------------| +| Network firewall | Preventive | Infrastructure | 24/7 | +| TLS encryption | Preventive | Transport | Certificate monitoring | +| LDAP auth | Detective | Application | Login success rate | +| RBAC | Preventive | Application | Access patterns | +| Secrets masking | Preventive | Application | Exposure attempts | +| Audit logging | Detective | All layers | Log analysis | +| IDS/IPS | Detective/Preventive | Network | Alert monitoring | +| Backup encryption | Preventive | Storage | Backup verification | + +--- + +## Мониторинг и Observability + +### Key Metrics + +**GPU Metrics:** +- nvidia_gpu_temperature_celsius +- nvidia_gpu_utilization_percent +- nvidia_gpu_memory_used_bytes +- nvidia_gpu_power_usage_watts + +**Ollama Metrics:** +- ollama_requests_total +- ollama_request_duration_seconds +- ollama_tokens_per_second +- ollama_active_models + +**MCP Metrics:** +- mcp_requests_total{service="gitea"} +- mcp_request_duration_seconds +- mcp_errors_total +- mcp_cache_hit_ratio + +**RAG Metrics:** +- qdrant_collection_size +- qdrant_query_duration_seconds +- embedding_generation_duration +- reranking_duration + +**Storage Metrics:** +- disk_usage_percent{tier="hot"} +- disk_iops{tier="hot"} +- disk_throughput_bytes +- backup_last_success_timestamp + +### Grafana Dashboards + +**Dashboard 1: Ollama Overview** +- GPU utilization timeline +- Request rate по моделям +- Response time percentiles (p50, p95, p99) +- Active users count +- Token generation rate + +**Dashboard 2: MCP Services** +- Request distribution pie chart +- Success/error rates по сервисам +- Latency heatmap +- Cache hit rates +- Top users by requests + +**Dashboard 3: Vector DB** +- Collection sizes growth +- Query performance trends +- Cache effectiveness +- Index rebuild status + +**Dashboard 4: User Experience** +- Average response time +- User satisfaction ratings +- Session duration distribution +- Popular query types +- Error rate по типам + +**Dashboard 5: Infrastructure Health** +- CPU/RAM utilization +- Disk I/O patterns +- Network throughput +- Temperature monitoring +- Power consumption + +### Alerting Strategy + +**Critical Alerts (PagerDuty):** +- Ollama service down +- GPU temperature >85°C +- Disk usage >90% +- Authentication system unavailable +- Backup failed + +**Warning Alerts (Slack):** +- High error rate (>5%) +- Slow response times (p95 >10s) +- GPU utilization consistently >95% +- MCP service degraded +- Cache miss rate >50% + +**Info Alerts (Email):** +- Scheduled maintenance reminders +- Usage statistics weekly digest +- Capacity planning recommendations + +### Logging Strategy + +**Structured logging** JSON format для всех компонентов: +```json +{ + "timestamp": "2026-01-12T14:23:45Z", + "level": "INFO", + "service": "ollama", + "message": "Model loaded", + "model": "qwen2.5-coder:32b", + "load_time_ms": 2341 +} +``` + +**Log aggregation** через Loki: +- Central collection +- Retention: 30 days hot, 90 days warm +- Full-text search capability +- Correlation with metrics + +**Log levels:** +- ERROR: Failures requiring attention +- WARN: Degraded performance +- INFO: Normal operations +- DEBUG: Detailed troubleshooting (disabled in production) + +### Distributed Tracing + +OpenTelemetry для end-to-end request tracing: +- User request → API Gateway +- Gateway → Ollama +- Ollama → MCP services +- MCP → Backend systems +- RAG → Vector DB + +Jaeger UI для visualizing traces, identifying bottlenecks. + +### Health Checks + +**Liveness probes:** +- Ollama /health endpoint +- Qdrant readiness +- PostgreSQL connectivity +- MCP services status + +**Readiness probes:** +- Models loaded +- Indices ready +- Database connections available + +**Периодичность:** Every 30 seconds. + +### Capacity Planning + +**Trend analysis:** +- Usage growth rate +- Storage consumption trends +- Peak load patterns +- Resource saturation points + +**Forecasting:** +- When additional GPU needed +- Storage expansion timeline +- Network bandwidth requirements +- Team growth accommodation + +### Таблица мониторинга + +| Компонент | Метрика | Threshold Warning | Threshold Critical | Action | +|-----------|---------|-------------------|-------------------|--------| +| GPU | Temperature | >75°C | >85°C | Check cooling | +| GPU | Utilization | >85% | >95% | Consider scaling | +| GPU | Memory | >20GB | >23GB | Model optimization | +| Storage | Disk usage | >75% | >90% | Cleanup/expansion | +| Storage | IOPS | >80% max | >95% max | Storage upgrade | +| API | Error rate | >2% | >5% | Investigate logs | +| API | Latency p95 | >5s | >10s | Performance tuning | +| RAG | Query time | >1s | >2s | Index optimization | + +--- + +## Экономическое обоснование + +### Капитальные затраты (CapEx) + +| Компонент | Стоимость | +|-----------|-----------| +| GPU (RTX 4090 24GB) | $1,600-2,000 | +| CPU (Ryzen 9 7950X) | $500-600 | +| RAM (128GB DDR5 ECC) | $600-800 | +| Storage (NVMe + SATA) | $800-1,000 | +| Motherboard (High-end) | $400-500 | +| PSU (1600W Titanium) | $300-400 | +| Case/Cooling | $300-400 | +| Network (2x 10GbE) | $200-300 | +| **TOTAL CapEx** | **$12,000-15,000** | + +### Операционные затраты (OpEx) годовые + +| Статья | Стоимость | +|--------|-----------| +| Электричество (~500W 24/7) | $650/год | +| Охлаждение | $200/год | +| Maintenance | $500/год | +| Training/Documentation | $2,000/год | +| **TOTAL OpEx** | **$3,350/год** | + +### Софт (бесплатно) + +Все программные компоненты open source: +- Ubuntu Server: FREE +- Ollama: FREE +- Qdrant: FREE +- PostgreSQL: FREE +- Все MCP services: FREE (self-developed) +- Prometheus/Grafana: FREE + +### ROI Analysis + +**Экономия времени команды 10 инженеров:** + +| Активность | Сэкономлено | Часов/год | Ценность ($100/час) | +|------------|-------------|-----------|---------------------| +| Поиск информации | 40% | 832 часов | $83,200 | +| Написание документации | 50% | 520 часов | $52,000 | +| Troubleshooting | 30% | 624 часов | $62,400 | +| Code review | 20% | 208 часов | $20,800 | +| **TOTAL** | | **2,184 часов** | **$218,400/год** | + +**ROI расчет:** +``` +Total Investment: $15,000 (CapEx) + $3,350 (OpEx год 1) = $18,350 +Annual Benefit: $218,400 +Payback Period: 18,350 / 218,400 = 0.08 года = 1 месяц +3-Year ROI: (3 × $218,400 - $18,350 - 2 × $3,350) / $18,350 = 3,458% +``` + +### Сравнение с облачными AI API + +**OpenAI GPT-4 pricing:** +- Prompt: $0.03 per 1K tokens +- Completion: $0.06 per 1K tokens + +**Типичный query:** +- 2K tokens prompt (context + question) +- 1K tokens completion +- Cost per query: $0.12 + +**Monthly cost для 10 пользователей:** +- 50 queries/day per user = 500 queries/day +- 500 × 30 days = 15,000 queries/month +- 15,000 × $0.12 = $1,800/month = $21,600/year + +**Self-hosted advantages:** +- Lower cost after year 1 +- Complete data control +- No API rate limits +- Customizable models +- No vendor lock-in + +### Таблица TCO (Total Cost of Ownership) 3 года + +| Год | CapEx | OpEx | Total Annual | Cumulative | Cloud Alternative | +|-----|-------|------|--------------|------------|-------------------| +| 1 | $15,000 | $3,350 | $18,350 | $18,350 | $21,600 | +| 2 | $0 | $3,350 | $3,350 | $21,700 | $43,200 | +| 3 | $0 | $3,350 | $3,350 | $25,050 | $64,800 | +| **Savings** | | | | | **$39,750** | + +--- + +## Deployment Roadmap + +### Phase 1: Foundation (Weeks 1-2) + +**Infrastructure setup:** +- Server assembly и OS installation +- Network configuration +- GPU drivers installation +- Docker setup + +**Deliverables:** +- Working server с GPU functional +- Network connectivity verified +- Monitoring baseline established + +### Phase 2: Core Services (Weeks 3-4) + +**AI infrastructure:** +- Ollama installation +- Models download и testing +- Basic API Gateway setup + +**Deliverables:** +- Models responding to queries +- Simple web interface functional +- Performance benchmarks completed + +### Phase 3: MCP Integration (Weeks 5-6) + +**MCP services deployment:** +- Gitea MCP server +- Docker Swarm MCP server +- Kubernetes MCP server (if applicable) + +**Deliverables:** +- Models accessing corporate systems +- Read-only access verified +- Security controls tested + +### Phase 4: RAG Implementation (Weeks 7-8) + +**Knowledge base setup:** +- Qdrant deployment +- Embedding service +- Initial document indexing + +**Deliverables:** +- Vector DB operational +- Initial corpus indexed +- Search quality validated + +### Phase 5: Production Readiness (Weeks 9-10) + +**Finalization:** +- Authentication integration +- Monitoring dashboards +- Backup automation +- Documentation + +**Deliverables:** +- Production-ready system +- Team training completed +- Operational runbooks +- Go-live approval + +### Phase 6: Rollout (Week 11-12) + +**Gradual adoption:** +- Pilot group (2-3 users) +- Feedback collection +- Issue resolution +- Full team rollout + +--- + +## Operational Excellence + +### Daily Operations + +**Health checks:** +- Morning review dashboards +- Check overnight alerts +- Verify backup success +- Monitor disk usage + +**User support:** +- Answer questions in Slack +- Collect feedback +- Document common issues + +### Weekly Tasks + +**Performance review:** +- Analyze usage trends +- Review slow queries +- Check error patterns +- Optimize as needed + +**Content updates:** +- Reindex modified documents +- Update code snippets +- Refresh runbooks + +**Capacity planning:** +- Review storage trends +- Analyze GPU utilization +- Forecast growth + +### Monthly Tasks + +**Security review:** +- Audit logs analysis +- Access patterns review +- Update firewall rules +- Vulnerability scanning + +**System maintenance:** +- OS updates +- Driver updates +- Dependency updates +- Performance tuning + +**Reporting:** +- Usage statistics +- ROI tracking +- User satisfaction +- Improvement recommendations + +### Quarterly Tasks + +**Major upgrades:** +- Model updates +- Infrastructure upgrades +- Feature additions + +**Strategy review:** +- Roadmap adjustment +- Budget review +- Team expansion planning + +**Training:** +- Advanced features training +- New team members onboarding +- Best practices sharing + +--- + +## Best Practices + +### Model Selection + +1. **Используйте специализированные модели** для разных задач вместо one-size-fits-all +2. **Тестируйте на real workloads** перед production deployment +3. **Мониторьте качество** и switching models при degradation +4. **Keep fallback options** на случай model issues + +### MCP Integration + +1. **Always read-only** для production safety +2. **Implement rate limiting** для protecting backend systems +3. **Cache aggressively** для reducing load +4. **Mask secrets** in all responses +5. **Monitor performance** каждого MCP service + +### RAG Optimization + +1. **Regular reindexing** для freshness +2. **Quality over quantity** в knowledge base +3. **Tune chunk sizes** для optimal retrieval +4. **A/B test** различных strategies +5. **User feedback loop** для continuous improvement + +### Security + +1. **Defense in depth** - multiple security layers +2. **Least privilege** всегда +3. **Audit everything** для compliance +4. **Regular security reviews** +5. **Incident response plan** documented и tested + +### Operational + +1. **Automate everything** possible +2. **Monitor proactively** не reactively +3. **Document thoroughly** для team continuity +4. **Test backups** regularly +5. **Plan for growth** from day one + +--- + +## Troubleshooting Guide + +### GPU Issues + +**Symptom:** Model loading fails +**Causes:** +- Insufficient VRAM +- Driver issues +- Cooling problems + +**Resolution:** +1. Check nvidia-smi output +2. Verify model size vs VRAM +3. Update drivers if needed +4. Check temperatures + +**Symptom:** Slow inference +**Causes:** +- GPU throttling due to heat +- CPU bottleneck +- Insufficient RAM + +**Resolution:** +1. Monitor GPU temperature +2. Check cooling system +3. Verify CPU usage +4. Check RAM availability + +### MCP Service Issues + +**Symptom:** MCP timeouts +**Causes:** +- Backend system slow/down +- Network issues +- Rate limiting + +**Resolution:** +1. Check backend system health +2. Verify network connectivity +3. Review rate limit settings +4. Check MCP logs + +**Symptom:** Incorrect data returned +**Causes:** +- Cache staleness +- Backend API changes +- Parsing errors + +**Resolution:** +1. Clear MCP cache +2. Verify backend API format +3. Check MCP server logs +4. Update parsers if needed + +### RAG Issues + +**Symptom:** Poor search quality +**Causes:** +- Outdated index +- Poor chunk strategy +- Embedding model issues + +**Resolution:** +1. Trigger reindexing +2. Review chunk configuration +3. Test embedding service +4. Analyze user feedback + +**Symptom:** Slow searches +**Causes:** +- Index size too large +- Insufficient resources +- Network latency + +**Resolution:** +1. Optimize index parameters +2. Add more RAM/storage +3. Check Qdrant configuration +4. Review network latency + +### Storage Issues + +**Symptom:** Disk full +**Causes:** +- Uncontrolled growth +- Failed cleanup jobs +- Backup accumulation + +**Resolution:** +1. Run cleanup scripts +2. Archive old data +3. Verify retention policies +4. Plan capacity expansion + +--- + +## Заключение + +Self-hosted AI-инфраструктура на базе Ollama с интеграцией MCP, RAG и управлением историей диалогов представляет комплексное решение для FinTech компаний, требующих полного контроля над своими данными при использовании возможностей современных больших языковых моделей. + +### Ключевые выводы + +**Безопасность превыше всего**. В FinTech контексте невозможно идти на компромиссы с безопасностью данных. Self-hosted подход обеспечивает полный контроль и соответствие всем регуляторным требованиям. + +**Специализация моделей**. Использование различных моделей для различных задач значительно повышает качество результатов по сравнению с универсальным подходом. + +**MCP как game-changer**. Интеграция с корпоративными системами через стандартизованный протокол делает AI-ассистента по-настоящему полезным инструментом, а не просто chatbot. + +**RAG для масштаба знаний**. Векторная база данных позволяет эффективно работать с неограниченными объемами корпоративных знаний, постоянно растущих и обновляющихся. + +**История для контекста**. Persistent storage и intelligent management истории диалогов критичны для user experience и continuous improvement системы. + +### Путь вперед + +Развертывание такой инфраструктуры - не одноразовый проект, а начало journey continuous improvement. Система будет evolve вместе с: +- Появлением новых, более мощных моделей +- Расширением интеграций с корпоративными системами +- Ростом knowledge base +- Увеличением команды пользователей +- Развитием best practices + +### Следующие шаги + +1. **Оценка готовности** вашей организации к внедрению +2. **Планирование бюджета** и получение approvals +3. **Формирование команды** для deployment и support +4. **Pilot deployment** с small group пользователей +5. **Iterative improvement** на основе feedback +6. **Gradual rollout** ко всей команде + +С правильной стратегией, инвестициями и commitment, self-hosted AI-инфраструктура становится мощным enabler productivity, качества работы и innovation в вашей организации. + +--- + +**Версия документа:** 1.0 +**Дата:** Январь 2026 +**Автор:** Based on infrastructure requirements для k3s-gitops +**Статус:** Comprehensive Guide \ No newline at end of file