Локальный RAG для САПР API: как преодолеть нехватку знаний о проприетарном интерфейсе
Hexagon
Инженер столкнулся с необходимостью автоматизации в Smart3D, но знание API было узким местом. Он построил локальный пайплайн RAG: декомпилировал библиотеки, извлёк факты, обогатил их через LLM, создал индексы эмбеддингов и реализовал агента с проверкой — чтобы модель генерировала код, опираясь только на реальные сущности API.
Автор, работающий с САПР Smart3D (Intergraph Smart 3D) компании Hexagon, столкнулся с проблемой автоматизации: знание проприетарного API было дорогим и труднодоступным, а публичные LLM генерировали вымышленные методы из-за нехватки данных. Он решил создать локальный RAG-пайплайн, который извлекает знания из самих библиотек системы. Сначала он декомпилировал скомпилированные сборки Smart3D и
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб NLP —
оригинал