Обновить
4K+
2
Евгений@Kaluga1

Пользователь

7
Рейтинг
1
Подписчики
Хабр КарьераХабр Карьера
Отправить сообщение

Программа поиска по PDF. Разбираем PageIndex, Streamlit и ссылки на страницы

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение17 мин
Охват и читатели2.1K

«Срок гарантии — 18 месяцев». Красивый ответ. А если в договоре написано 12? Или число 18 стоит в разделе о хранении, а модель просто зацепилась за него?

В чате такие ошибки прячутся за гладкой фразой. Я хотел иной маршрут: задать вопрос к PDF, получить ответ и одним нажатием открыть физическую страницу исходного файла, на которую ссылается модель. Так появился PDF Desk — небольшое приложение на Python, Streamlit, PageIndex и PDFium. Один активный документ. Никакой базы пользователей. Индекс и исходный PDF остаются на компьютере; при использовании внешней модели текст документа всё равно уходит её провайдеру.

Дальше — где проходит граница между SDK и приложением. Почему голый /models не годится для проверки подключения. Из чего собран идентификатор индекса. И почему ссылка на существующую страницу ещё не значит, что ответ доказан. В конце живой прогон DeepSeek, включая браузер, и сценарии, для которых этого прогона мало.

Читать далее

Семь занятий по локальному RAG на Python от файла до ответа с источниками

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение18 мин
Охват и читатели5.6K

Сделал бесплатный курс для тех кто хочет научиться создавать локальные ИИ приложения на Python. За семь занятий разберём помощника, который ищет по вашим документам, отвечает на вопросы и показывает исходные фрагменты для проверки.

Чат с документами выглядит просто. Положили файлы в папку, задали вопрос, получили несколько складных предложений. Но стоит ответу разойтись с текстом — и хочется увидеть всю кухню: что нашёл поиск, что отправили модели и откуда она взяла последнюю фразу.

В local‑docs‑ai вокруг этой цепочки собран короткий курс. Семь занятий, одна программа. Она читает Markdown и TXT, ищет подходящие фрагменты через локальную embedding‑модель, передаёт их языковой модели и показывает исходный текст с именами файлов и номерами строк. Есть терминальные команды и окно в браузере.

Маршрут рассчитан на человека, которому знакомы функции, списки и словари Python. Сначала запускаем готовый пример. Затем разбираем его по частям, меняем документы и учимся различать два сбоя: поиск промахнулся или модель неверно пересказала найденное. В этой статье пройдём весь механизм; код и отдельные занятия лежат в одном репозитории.

Читать далее

Информация

В рейтинге
911-й
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Бэкенд разработчик, Фронтенд разработчик
Ведущий
Python
SQL
Java
JavaScript
Golang
Rust
TypeScript