Пошаговое руководство по проекту DevOps x AI (бесплатно)

Руководство по этому проекту → https://learn.nextwork.org/projects/a...

Все практические проекты, которые можно добавить в резюме: https://learn.nextwork.org?utm_source...

Присоединяйтесь к нашему сообществу участников со всего мира: https://community.nextwork.org

Создайте готовый к использованию RAG API с нуля, используя Python, FastAPI, Chroma и Ollama. Это простое руководство для начинающих покажет вам, как создать API на основе ИИ, который будет искать в вашей базе знаний и генерировать точные ответы, используя локальные LLM.

Что вы узнаете:

Установка Python и Ollama для локальной разработки ИИ
Настройка векторной базы данных Chroma для семантического поиска
Создание REST-эндпоинтов с помощью FastAPI
Автоматическая генерация документации Swagger
Запуск модели tinyllama локально с нулевыми затратами на API

Что вы создадите:
Рабочий RAG API с эндпоинтами /query и /add, который объединяет поиск документов с ответами, сгенерированными ИИ, а также интерактивную документацию API, которую вы можете тестировать непосредственно в браузере.

Идеально подходит для: Разработчиков, начинающих работать в области ИИ, DevOps или разработки API, которые хотят получить практический опыт работы с RAG-системами, векторными базами данных и современными фреймворками Python.

Ключевые технологии: Python | FastAPI | RAG | Chroma | Ollama | Векторные базы данных | Магистратура (LLM)

СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ
📸 Instagram:   / itsnextwork  
👨‍💻 LinkedIn:   / itsnextwork  
🎶 TikTok:   / itsnextwork  
🌍 Наш сайт: nextwork.org