626 lines
42 KiB
Markdown
626 lines
42 KiB
Markdown
# Корпоративная AI-инфраструктура: Комплексное руководство по развертыванию Ollama с интеграцией MCP, RAG и управлением историей диалогов
|
||
|
||
|
||
|
||
## Введение
|
||
|
||
Современные FinTech компании сталкиваются с парадоксальной ситуацией: при наличии огромных объемов технической информации, разработчики и DevOps-инженеры тратят значительную часть рабочего времени на её поиск и анализ. Исследования показывают, что в среднем 30-40% рабочего времени технических специалистов уходит на поиск документации, анализ логов, навигацию по кодовой базе и написание технической документации.
|
||
|
||
Традиционные подходы к организации корпоративных знаний - wiki-системы, confluence, внутренние порталы документации - не решают проблему эффективно. Информация остается разрозненной по множеству систем: репозитории кода, системы логирования, Kubernetes кластеры, CI/CD платформы, документационные порталы. Поиск нужной информации превращается в квест по десяткам различных интерфейсов.
|
||
|
||
Появление больших языковых моделей открыло новые возможности, но использование публичных AI-сервисов создает серьезные риски для компаний, работающих с конфиденциальной информацией. Передача кода, логов, конфигураций и бизнес-логики в облачные сервисы OpenAI, Anthropic или Google противоречит требованиям безопасности, регуляторным нормам и корпоративным политикам.
|
||
|
||
Self-hosted AI-инфраструктура на базе Ollama с интеграцией через Model Context Protocol представляет собой решение, объединяющее преимущества современных LLM с полным контролем над данными. Данная статья представляет комплексное руководство по построению такой инфраструктуры, с особым акцентом на три критически важных компонента: организацию хранения знаний через RAG (Retrieval-Augmented Generation), управление историей диалогов и интеграцию с корпоративными системами через MCP.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 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
|
||
### 2.1 High-Level Architecture
|
||
|
||
```
|
||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ USER ACCESS LAYER │
|
||
│ │
|
||
│ ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────┐ │
|
||
│ │ Web UI │ │ VS Code │ │ CLI Tool │ │
|
||
│ │(Gradio) │ │(Extension)│ │ (Python) │ │
|
||
│ └────┬─────┘ └─────┬─────┘ └────┬─────┘ │
|
||
└───────┼──────────────┼──────────────┼─────────────────────┘
|
||
│ │ │
|
||
└──────────────┼──────────────┘
|
||
│
|
||
┌──────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
|
||
│ API GATEWAY / REVERSE PROXY │
|
||
│ (Traefik/Nginx) │
|
||
│ • TLS termination │
|
||
│ • Authentication (LDAP/OIDC) │
|
||
│ • Rate limiting (100 req/min per user) │
|
||
│ • IP: 10.30.10.5 │
|
||
└──────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
|
||
│
|
||
┌──────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
|
||
│ OLLAMA INFERENCE LAYER │
|
||
│ │
|
||
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
|
||
│ │ Ollama Server │ │
|
||
│ │ │ │
|
||
│ │ Models (Hot-loaded): │ │
|
||
│ │ • qwen2.5-coder:32b (Code) │ │
|
||
│ │ • deepseek-r1:32b (Reasoning) │ │
|
||
│ │ • llama3.3:70b-q4 (Universal) │ │
|
||
│ │ │ │
|
||
│ │ GPU: 1x NVIDIA RTX 4090 24GB │ │
|
||
│ │ CPU: 32 vCPU │ │
|
||
│ │ RAM: 128 GB │ │
|
||
│ │ IP: 10.30.10.10:11434 │ │
|
||
│ └─────────────────────────────────────┘ │
|
||
└──────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
|
||
│
|
||
┌──────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
|
||
│ MCP (MODEL CONTEXT PROTOCOL) LAYER │
|
||
│ │
|
||
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
|
||
│ │ MCP Orchestrator │ │
|
||
│ │ • Request routing │ │
|
||
│ │ • Context assembly │ │
|
||
│ │ IP: 10.30.10.20 │ │
|
||
│ └───────┬─────────────────────────────┘ │
|
||
│ │ │
|
||
│ ┌────┼────┬────────┬────────┬────────┬────────┐ │
|
||
│ │ │ │ │ │ │ │ │
|
||
│ ┌──▼─┐ ┌▼──┐ ┌▼────┐ ┌▼─────┐ ┌▼────┐ ┌▼─────┐ │
|
||
│ │Git │ │Swm│ │ K8s │ │ Logs │ │Docs │ │CI/CD │ │
|
||
│ │ea │ │arm│ │ │ │(Loki)│ │ │ │ │ │
|
||
│ └────┘ └───┘ └─────┘ └──────┘ └─────┘ └──────┘ │
|
||
└──────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
|
||
│
|
||
┌──────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
|
||
│ KNOWLEDGE BASE / RAG LAYER │
|
||
│ │
|
||
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
|
||
│ │ Vector Database (Qdrant) │ │
|
||
│ │ • technical-docs (5000+ docs) │ │
|
||
│ │ • code-snippets (10000+ samples) │ │
|
||
│ │ • k8s-configs (500+ manifests) │ │
|
||
│ │ • incidents (1000+ postmortems) │ │
|
||
│ │ Storage: 500 GB │ │
|
||
│ │ IP: 10.30.10.30:6333 │ │
|
||
│ └─────────────────────────────────────┘ │
|
||
│ │
|
||
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
|
||
│ │ Embedding Service │ │
|
||
│ │ • bge-large-en-v1.5 │ │
|
||
│ │ • Text chunking (512 tokens) │ │
|
||
│ │ IP: 10.30.10.31 │ │
|
||
│ └─────────────────────────────────────┘ │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 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 Open WebUI 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 |
|
||
|
||
|
||
|
||
### 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
|
||
|
||
|
||
|
||
## 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.
|
||
|
||
|
||
### 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.
|
||
|
||
|
||
|
||
## 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
|
||
|
||
|
||
## 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.
|
||
|
||
|