RAG-чат с локальными документами и Ollama

# Чат-бот для анализа документов с RAG и локальным ИИ через n8n и Qdrant

Этот воркфлоу автоматизирует обработку локальных документов и предоставляет точные ответы на вопросы через чат, используя retrieval-augmented generation (RAG), векторное хранилище Qdrant и локальную модель через Ollama. Подходит для специалистов, работающих с техническими материалами, научными статьями или внутренней документацией.

## Кому подойдёт
- Специалисты по data science, автоматизирующие анализ технической документации
- Разработчики, использующие локальные файлы для обучения ИИ-моделей
- Команды, которым нужен чат-бот с доступом к внутренним документам
- Исследователи, работающие с Kaggle-задачами и требующие глубокого анализа
- Инженеры, внедряющие RAG-системы без облачных API

## Что делает автоматизация
- Отслеживает папку на добавление новых файлов (например, HTML)
- Извлекает текст и разбивает его на фрагменты с помощью Recursive Text Splitter
- Генерирует эмбеддинги через локальный Ollama и сохраняет их в векторное хранилище Qdrant
- При получении сообщения в чате запускает LangChain-агента с оконной памятью
- Агент ищет релевантный контекст в Qdrant и формирует точный ответ на основе RAG
- Поддерживает цепочки рассуждений: уточнение запросов, пошаговое объяснение алгоритмов, генерация кода

## Что входит в пакет
- Готовый workflow для n8n
- Логика триггеров: добавление файла и входящее сообщение в чат
- Интеграции с Qdrant, Ollama и локальной файловой системой
- Базовая структура хранения векторов и управления диалогом
- Текстовая инструкция по запуску и адаптации

## Что нужно для запуска
- Доступ к локальной или удалённой инсталляции n8n
- Запущенный экземпляр Ollama с поддержкой embedding-моделей
- Установленный и доступный Qdrant (локально или через Docker)
- Папка на устройстве или в сети для мониторинга новых документов
- Базовые навыки настройки нод в n8n и работы с переменными окружения

## Польза и эффекты
- Автоматическая индексация новых документов без ручного вмешательства
- Быстрый доступ к знаниям через естественный язык в чате
- Полная автономность — нет зависимости от внешних API и облачных сервисов
- Возможность анализа сложных технических материалов с цепочками рассуждений
- Поддержка задач data science, например, пояснение алгоритмов или генерация кода
- Масштабируемое векторное хранилище для роста базы знаний
- Сохранение приватности данных за счёт локального размещения

## Важное о формате продукта и поддержке
**Важно:** вы приобретаете именно готовый шаблон сценария автоматизации. Разворот под вашу инфраструктуру, интеграция с конкретными аккаунтами и сервисами, индивидуальная помощь в настройке, доработки под нестандартные стеки и любая консультационная поддержка оказываются отдельно и оплачиваются по индивидуальному тарифу. Для обсуждения доработок и индивидуальной помощи вы можете связаться с нами через чат.