Что это
Site Rag - это open-source библиотека на GitHub, которая реализует подход RAG (Retrieval-Augmented Generation) для работы с веб-страницами. Инструмент парсит контент сайта, разбивает его на фрагменты, индексирует и позволяет задавать вопросы на естественном языке, получая точные ответы на основе реального содержимого страниц. Под капотом используется векторный поиск и языковая модель, которая формирует ответ только из найденных данных.
Что даёт
Разработчик подключает Site Rag к любому сайту и получает готовый интерфейс для смыслового поиска по его страницам без ручной разметки и сложной инфраструктуры. Это закрывает задачи: чат-бот поддержки на основе документации, быстрый анализ контента конкурентов, автоматические ответы по базе знаний. В итоге экономится время на настройку RAG-пайплайна с нуля, так как базовая интеграция занимает часы, а не дни.
Кому подходит
Полезно разработчикам и ML-инженерам, которым нужно быстро добавить смысловой поиск или Q&A по содержимому сайта в свой продукт или прототип.
Инструменты помогают сделать работу, но результат тут же теряется в чатах и вкладках. ENGRAM собирает находки, документы и переписку команды в единую ИИ-память и находит нужное по смыслу со ссылкой на источник. Данные в России.
Доступ из России
Репозиторий размещён на GitHub и доступен без ограничений из России. Для клонирования и использования VPN не требуется. Инструмент разворачивается локально, поэтому вопрос оплаты сервиса не стоит, однако для работы языковой модели может понадобиться API-ключ OpenAI или аналога, доступ к которому из РФ стоит уточнять отдельно.
Цена
open-source (бесплатно)