Пояснения к Схеме №1 «Полный цикл загрузки в RAG» В разных источниках «ингестия» и «индексация» могут означать весь процесс загрузки данных в RAG, а иногда строго разделяются. В прикрепленной схеме они разделены: ингестия — подготовка и очистка текстов, индексация — нарезка, метаданные и перевод текста в векторы. Этап 1. Ингестия Начиная с блока 1.3 (Парсинг), всё происходит автоматически и, по сути, «невидно для глаза». Используются библиотеки, которые извлекают текст из файлов (PDF, Word и т.п.): pdfplumber, PyMuPDF, python-docx и др. На шаге 1.4 текст автоматически (с помощью скриптов и библиотек) очищается от мусора: лишние переносы, колонтитулы, повторяющиеся заголовки, странные символы. В прикреплённом ниже файле — более подробные пояснения ко всем этапам, если хочется разобраться глубже. Этап 2. Индексация 2.1 Чанкинг. Текст режется на куски (чанки). Размер задаётся в скрипте и может измеряться в символах, токенах, словах, предложениях, абзацах, разделах или страницах. Дополнительно задаётся перекрытие (overlap) — «нахлёст» между чанками, чтобы не терялся контекст. Чанкинг делает скрипт, но конкретная стратегия зависит от уровня RAG (про уровни RAG можно найти в прикреплённом файле). 2.2 Метаданные. После нарезки каждому чанку присваиваются метаданные. Даже в простом RAG это хотя бы имя файла/документа. Простые метаданные (имя файла, страница) добавляет скрипт, более сложные (summary, ключевые слова) может генерировать LLM. Процессы здесь связаны и часто плавно перетекают один в другой. 2.3 Эмбеддинг. Каждый чанк преобразуется в набор чисел — вектор. Для этого используются специальные эмбеддинговые модели (энкодеры): all-MiniLM, bge, E5 и др. 2.4 Запись. Вектор, текст чанка и его метаданные сохраняются в векторной базе. Запись обычно идёт пакетами (батчами) — можно настроить, сколько чанков отправляется в хранилище за один раз. Итог. Данные подготовлены, нарезаны, превращены в векторы и сохранены в хранилище. Дальше RAG готов к этапу поиска и генерации ответов.