ИИ-сервер под ключ для работы с LLM и RAG

Описание

Требовалась полностью автономная инфраструктура для работы с моделями искусственного интеллекта: генерация текста, поиск по документам (RAG), автоматизация процессов и безопасная обработка данных без зависимости от облачных сервисов.
Основная цель — создать масштабируемый сервер с возможностью локального или внешнего запуска LLM, векторных баз данных и автоматизации бизнес-процессов.

Решение

Развернута серверная архитектура на базе Docker с полной изоляцией сервисов и возможностью масштабирования.
В рамках проекта было выполнено:
• Установка и настройка n8n для автоматизации бизнес-процессов.
• Развертывание Supabase (PostgreSQL + pgvector) для хранения данных и эмбеддингов.
• Установка Ollama для локального запуска LLM (LLaMA, Mistral, Qwen и др.).
• Развертывание SearXNG для приватного интернет-поиска.
• Подключение сервиса embeddings (многоязычные модели).
• Настройка Nginx Proxy Manager и доменной службы с SSL (Let's Encrypt).
• Реализация автоматической системы резервного копирования.
В дальнейшем планируется:
• Настройка сервисов Chroma и Qdrant для работы с векторными базами
• Установка Portainer для управления контейнерами
• Настройка веб-сайта на Nginx
Архитектура построена таким образом, чтобы можно было легко добавлять новые модели, RAG-системы и пользовательские сервисы.

Результат

Клиент получил полностью готовый ИИ-сервер, который:
• Работает автономно без зависимости от внешних API
• Поддерживает запуск и тестирование различных LLM
• Позволяет строить RAG-системы с использованием векторных баз
• Обеспечивает безопасную обработку корпоративных данных
• Поддерживает автоматические бэкапы и SSL-защиту
• Готов к масштабированию под новые проекты
Сервер используется как платформа для разработки AI-ботов, аналитических систем и автоматизации бизнес-процессов.

Презентация проекта