Задача проекта — решить практическую проблему изолированности LLM-моделей от актуальной информации.
Стандартная модель ограничена данными на момент обучения и не имеет управляемого доступа к внешним источникам. Проект направлен на создание backend-сервиса, который позволяет получать релевантную информацию из сети, контролировать процесс поиска и извлечения данных и передавать в модель уже подготовленный контекст.
Решение ориентировано на прикладное использование: стабильность, предсказуемость поведения и возможность адаптации под конкретные требования системы.
Разработан самостоятельный backend-сервис на Node.js с многошаговым pipeline обработки данных.
Реализованы:
— управляемый веб-поиск по запросу модели
— отбор и ограничение количества источников
— загрузка страниц и извлечение текстового содержимого
— очистка и нормализация данных
— предсказуемый формат передачи контекста в LLM
Сервис интегрирован с Text Generation WebUI и может использоваться как внешний модуль в других системах. Архитектура ориентирована на расширяемость, отладку и контроль каждого этапа обработки данных.
LLM перестаёт быть изолированной от внешнего мира и получает доступ к актуальной информации из сети в управляемом и контролируемом виде.
Модель может:
— находить свежие данные, документацию и новости
— работать с источниками вне своего обучающего корпуса
— получать структурированный и очищенный контекст вместо «сырых» данных
В результате повышается практическая применимость LLM в реальных задачах: от аналитики и справочных систем до внутренних помощников и автоматизации рабочих процессов.
Пожаловаться
