Эта статья проведет читателей через процесс создания практического конвейера генерации с дополненной выборкой (RAG). Она начинается с подробного описания необходимой настройки среды, включая Python 3.12, Docker и получение ключа API Google Gemini. Затем проект инициализируется с использованием виртуального окружения и необходимых пакетов Python.Для хранения векторных представлений учебное пособие инструктирует о запуске pgvector в контейнере Docker, настраивая переменные окружения в файле .env. Представлена четкая структура каталогов, описывающая пять файлов Python, которые необходимо создать последовательно. Первый скрипт, 01_setup_db.py, создает таблицу PostgreSQL с векторным столбцом и включает расширение pgvector, объясняя выбор 768 измерений для совместимости.Скрипт 02_create_index.py фокусируется на создании индекса HNSW для эффективного векторного поиска, с настраиваемыми параметрами для различных сценариев использования. Процесс приема данных описан в 03_ingest.py, где документы встраиваются с использованием Gemini и сохраняются в базе данных, подчеркивая различие task_type для документов и запросов.Шаг 4, подробно описанный в 04_search.py, демонстрирует, как преобразовать пользовательский запрос в векторное представление и выполнить семантический поиск с помощью pgvector для извлечения похожих документов. Наконец, 05_rag.py интегрирует эти компоненты в полный конвейер RAG. Этот скрипт извлекает релевантные документы на основе вопроса пользователя, формирует подсказку с этим контекстом, а затем использует Gemini для генерации обоснованного ответа. Предоставляются шаги проверки для подтверждения настройки базы данных, сохраненных документов и размерностей встраивания.