Коротко — давайте план и конкретные рекомендации. Вы правы: для офисного бота обычно не нужен «супер‑агент», а нужна надёжная RAG‑платформа (извлечение текста из файлов → векторный поиск → LLM для формулировок/анализа) с хорошей предобработкой файлов и OCR. Ниже — что рекомендую с учётом вашего железа и задач.
1) Какой класс модели выбирать (ориентиры)
- Лёгкие (2–4B): быстрые, дешёвые, подходят для простых шаблонных задач. Ваша llama3.2:3b / Qwen3.5:2b — неплохие для базового QA, но будут ограничены в сложном анализе и контекстном рассуждении.
- «Золотая середина» (7–8B): лучший компромисс производительности и качества на одной 4070. Большинство современных instruction‑tuned 7B моделей (Mistral/Mixtral, MPT‑7B‑Instruct, Qwen‑7B‑Chat, Llama3 7B) дают заметно лучшее качество, особенно в задачах с пониманием документов.
- Большие (13B+): значительно лучше в сложных задачах, но на 12GB VRAM требуют агрессивной квантзации + CPU‑оффлоад/сервер. Если захотите повысить качество — подумайте про облачный/серверный инстанс или кластер.
Рекомендация: начать с 7B instruction‑tuned модели (если доступна в Ollama — Mistral/Mixtral, Qwen‑7B, Llama3 7B или MPT‑7B). Это даст лучший ROI на вашем GTX 4070.
2) Практическая архитектура для офисного бота
- Ингест и парсинг файлов: pdfplumber / pdfminer / unstructured / Apache Tika для PDF/Office; для таблиц — Camelot/Tabula; для OCR — Tesseract / PaddleOCR / EasyOCR.
- Очистка и разбиение: chunking (sliding windows), метаданные (имя файла, страница, таблицы) и хеширование.
- Векторные эмбеддинги и БД: для on‑prem — Chroma, Qdrant или Milvus. Для эмбеддингов — sentence‑transformers (all‑MPNet/E5) или легкие GPU‑совместимые эмбеддеры.
- RAG pipeline: при запросе — найти релевантные чанки → сформировать подсказку (prompt) + контекст → LLM для генерации ответа.
- Инференс: запуск модели локально через Ollama / text‑generation‑webui / llama.cpp (ggml/gguf) или через сервер (vLLM, text‑generation-inference) при необходимости масштабирования.
- Безопасность/контроль: логирование запросов/ответов, PII detection, ограничения на экспорт данных.
3) Файлы, OCR и табличные данные — реалии
- Не ожидайте «модель сама всё распознает» — лучше свести распознавание/парсинг к отдельному слою. Модель лучше использовать для синтеза и анализа текста, а не для raw OCR.
- Таблицы: хорошие результаты даёт извлечение таблиц в структуры (CSV/JSON) + отдельный модуль для агрегации/вопросов по таблицам (tabular QA модели/специализированные алгоритмы).
4) Какие модели тестировать у вас (конкретно)
- Попробуйте в первую очередь: Mistral 7B (или Mixtral 8x7B), MPT‑7B‑Instruct, Qwen‑7B‑Chat, Llama‑3 7B (если доступно), Gemma 7B (если релиз для вашей среды). Они обычно заметно лучше 3B в задачах по пониманию документов.
- Если у вас уже llama3.2:3b и granite4.1:8b — сравните 8B вариант с 7B instruction‑tuned моделью; 8B может выиграть, но tuning/instruction‑версия часто важнее размера.
- Для визуальных задач (если хотите распознавать изображения/сканы прямо в диалоге): смотреть в сторону Qwen‑VL / LLaVA / другие VL‑версии, но они потребуют больше памяти и сложнее встраиваются. Альтернатива: OCR → текст → RAG.
5) Квантование и производительность на GTX 4070 (12GB)
- На 12GB VRAM комфортно работают 4–8B модели в 4‑битной/ggml квантованной форме; 7–8B — реалистичный выбор.
- Для 13B+ моделей используйте GPTQ/AWQ + CPU‑offload (llama.cpp/ggml) или разверните модель на сервере с большей VRAM. Ollama и text‑generation‑webui поддерживают множество форматов квантования (gguf, ggml, GPTQ).
- Инструменты: AutoGPTQ, GGUF (llama.cpp/llama.cpp forks), AWQ — пробуйте несколько квантов, чтобы балансировать качество/скорость.
6) Пайплайн внедрения и доработка
- Начните с прототипа: 7B instruction‑tuned + простой RAG + Chroma/Qdrant + набор ваших документов (5–50) → проверить качество ответов, latency, потребности модификаций.
- Настройка prompts и retrieval strategy (chunk size, overlap) часто сильнее влияет, чем смена модели.
- Если нужно убрать специфические ошибки/шаблоны — добавить векторный индекс кейсов/часто задаваемых вопросов + reranking. Для корпоративной кастомизации можно делать LoRA/PEFT на небольших наборах примеров (если модель и лицензия это позволяют).
- Мониторинг: отслеживайте кейсы с галлюцинациями, ложными фактами, утечками PII.
7) Инструменты, которые облегчат интеграцию
- LangChain (document loaders, RAG patterns) — можно использовать локально.
- Ollama / text‑generation‑webui / vLLM / text‑generation‑inference для сервиса inference.
- Chroma / Qdrant / Milvus как векторный индекс.
- unstructured, pdfplumber, Tika, Tesseract, Camelot — для извлечения.
8) С точки зрения безопасности и лицензий
- Проверяйте лицензию каждой модели перед коммерческим использованием. Некоторые открытые веса могут иметь ограничения.
- Для конфиденциальных документов лучше держать всё on‑premise (модель + индекс) и отключить исходящий доступ в сеть.
9) Резюме — что сделать сейчас
- Шаг 1: прототип на 7B: разверните одну instruction‑tuned 7B модель в Ollama/text‑webui в gguf/GPTQ квантовании.
- Шаг 2: подключите парсинг файлов + OCR → сделайте RAG через Qdrant/Chroma.
- Шаг 3: тестируйте на реальных документах, настройте prompt templates и параметры retrieval.
- Шаг 4: при необходимости масштабируйте (13B+ или облако) или делайте LoRA‑адаптацию для корпоративной тематики.
Если хотите, могу:
- помочь подобрать конкретные модели, которые уже доступны в Ollama на данный момент (и какие из них лучше конвертируются в gguf/GPTQ), или
- дать пример архитектуры с конкретными компонентами (команды установки, ссылки на загрузку популярных парсеров/OCR и конфиги для Ollama/text‑ui) исходя из вашего железа.
Напишите, что вам важнее: максимальная точность анализа документов, скорость/латентность, или строгое on‑premise хранение данных — и я подберу конкретные модели и команды развертывания для вашего набора ПО.