FlowMastersFlowMasters
Инструмент

Приватный RAG-ассистент: чат с вашими документами офлайн (152-ФЗ)

Приватный RAG-ассистент для чата с вашими документами на Apple Silicon — загружаете PDF, DOCX и договоры и задаёте вопросы, получая ответы со ссылками на страницы. 100% офлайн: данные не покидают ваш Mac, что соответствует 152-ФЗ и идеально для юристов, бухгалтеров, HR и NDA-B2B. Локальное чанкование, эмбеддинги (bge-m3) и RU mlx-модель плюс OCR сканов через mlx_vlm.

Мгновенная выдача
Гарантия возврата
Обновления навсегда
14 900 ₽22 000 ₽−32%

Оплата картой или СБП · Мгновенная выдача

~/privault//9 files
privault/
├─ store.py
├─ embeddings.py
├─ ingest.py
├─ engine.py
├─ server.py
└─ cli.py
tests/test_pipeline.py
START-HERE.md
1class VectorStore:
2 """numpy + SQLite вместо тяжёлых
3 векторных БД — ставится без компилятора."""
4def search(self, query_vec, top_k=5):
5 # косинусное сходство (L2-норм. векторы)
6 q = q / (norm(q) + 1e-9)
7 scores = self._vectors @ q.T
8 idx = argpartition(-scores, k-1)[:k]
9 return self._rows(idx)
10 
11# 3 бэкенда эмбеддингов:
12# hash (офлайн-демо) | local | openai
13# REST API: /v1/ask, /v1/search, /v1/ingest
14# + готовый веб-чат на http://localhost:8080

Архитектура

PDF/DOCX/MD · ваши документы→Embeddings · hash/local/openai→VectorStore · numpy+SQLite→FastAPI · чат + /v1 API
Полный исходный код — после покупки

Что внутри

Всё для немедленного старта

100% офлайн RAG — данные не покидают ваш Mac (152-ФЗ)
mlx_lm + mlx_embeddings (bge-m3) на Apple Silicon
Цитирование источников со ссылками на страницы
OCR отсканированных PDF через mlx_vlm
Готовый sample-корпус для мгновенного старта
FastAPI UI с историей диалогов
Попробуйте прямо сейчас — без установки

Задайте вопрос документам

Тот же движок RAG (эмбеддинги + косинусный поиск), что в покупке — работает прямо в браузере. В полной версии: PDF/DOCX, локальная LLM и веб-чат.

Live-демо: приватный RAG по документам

Хеш-эмбеддинги + косинусный поиск прямо в браузере — без сервера и API

В базе: Договор поставки №42 Политика возврата Тарифы и условия

Ответ появится здесь

Задайте вопрос — RAG найдёт релевантные фрагменты и сформирует ответ с источником

Экономия времени

Готовое решение вместо недель разработки — настройте за 5 минут

Рост прибыли

Автоматизация рутинных задач = больше времени на продажи и рост

Проверено в бою

Используем сами и у клиентов. Реальные результаты, не теория

Свобода использования

Коммерческая лицензия — применяйте для себя и клиентов

Как это работает

1

Оплата

Картой или СБП на безопасной странице Точка Банка

2

Мгновенная выдача

Ссылка на скачивание или Notion-шаблон — сразу после оплаты

3

Использование

Скачайте/скопируйте шаблон, настройте под себя — готово!

Похожие товары

Content Factory: SaaS-оркестратор генерации контента и автопостинга (Python)

SaaS-оркестратор генерации контента на Python: одна идея превращается в контент для 6 RU-платформ (Telegram, VK, TenChat, Хабр, MAX, Boosty) с AI-генерацией текста и автопостингом. ~2069 строк production-кода, Loop Engineering (цель→план→выполнение→проверка) и контроль бюджета API делают автопостинг масштабируемым. Готовый sample content-pack в комплекте — AI-ключи (ZAI/Seedance/Kandinsky) подключаете свои.

14 900 ₽

Свой ChatGPT: локальный LLM-шлюз и OpenAI-совместимый API (152-ФЗ)

Локальный OpenAI-совместимый API-сервер на Apple Silicon — это свой ChatGPT, который работает 100% офлайн и соответствует 152-ФЗ. Выставляет /v1/chat/completions и /v1/embeddings на localhost:8080: подключайте Cursor, Continue.dev, Obsidian, Raycast и n8n к своей приватной локальной нейросети. mlx_lm на Saiga/Qwen (RU-модели), загрузчик LoRA (fine-tune ассистента за <30 мин) и дашборд использования.

9 900 ₽

Готовы начать?

Приватный RAG-ассистент: чат с вашими документами офлайн (152-ФЗ). Мгновенная выдача после оплаты.