Разработана RAG-система для поиска информации по документам через Telegram. Пользователь загружает PDF-документ в Telegram-бота, после чего система автоматически извлекает текст, создает векторные представления (embeddings), сохраняет данные в Qdrant и формирует базу знаний. После обработки документа пользователь может задавать вопросы на естественном языке и получать ответы, основанные исключительно на содержимом загруженных файлов. Функционал системы: • Загрузка PDF-документов через Telegram • Автоматическое извлечение и обработка текста • Индексация данных в Qdrant Vector Database • Семантический поиск по содержимому документов • Генерация ответов через AI-модель с использованием найденного контекста • Работа через Telegram-интерфейс без необходимости использования отдельных веб-приложений Технологии: • n8n • Qdrant Vector Database • Embeddings • Telegram Bot API • REST API • AI / LLM Integration • VPS Результаты тестирования: В ходе проверки система успешно обработала PDF-документ с описанием услуг хостинг-провайдера и корректно отвечала на вопросы пользователя. Ответы формировались на основании информации, найденной в документе, включая данные о странах размещения серверов и перечне предоставляемых услуг. Проект демонстрирует построение полноценной AI-базы знаний и реализацию современного подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG) для работы с корпоративной документацией.