RAG Service

Сервис векторного скоринга текстов с использованием ruBERT.

Возможности

• Скоринг — оценка текстов на основе векторного сходства с примерами
• Примеры — добавление положительных и отрицательных примеров для обучения
• Персистентность — автоматическое сохранение векторов на диск
• API авторизация — защита через API ключ

Быстрый старт

# Клонировать репозиторий
git clone <repository-url>
cd rag-service

# Создать .env файл
cp env.example .env

# Сгенерировать API ключ
python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))"
# Добавить ключ в .env (RAG_API_KEY=...)

# Запустить
docker-compose up -d --build

API

Endpoints

Метод	URL	Описание	Авторизация
GET	/api/v1/health	Проверка здоровья	Нет
POST	/api/v1/score	Расчет скора текста	Да
POST	/api/v1/examples/positive	Добавить положительный пример	Да
POST	/api/v1/examples/negative	Добавить отрицательный пример	Да
GET	/api/v1/stats	Статистика сервиса	Да
POST	/api/v1/warmup	Прогрев модели	Да
POST	/api/v1/save	Сохранить векторы	Да

Авторизация

Передавать API ключ в заголовке X-API-Key:

curl -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" http://localhost/api/v1/stats

Примеры запросов

# Health check
curl http://localhost/api/v1/health

# Расчет скора
curl -X POST http://localhost/api/v1/score \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Текст для оценки"}'

# Добавить положительный пример
curl -X POST http://localhost/api/v1/examples/positive \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Хороший пост"}'

Конфигурация

Переменные окружения (см. env.example):

Переменная	Описание	По умолчанию
RAG_API_KEY	API ключ для авторизации	—
RAG_MODEL	Модель HuggingFace	DeepPavlov/rubert-base-cased
RAG_MAX_EXAMPLES	Макс. количество примеров	10000
RAG_AUTOSAVE_INTERVAL	Интервал автосохранения (сек)	600

Swagger UI

Документация API доступна по адресу /docs.

Технологии

• Python 3.11
• FastAPI
• Transformers (ruBERT)
• NumPy
• Docker