Модель на 80% состоит из данных. Самый продвинутый алгоритм будет бесполезен, если на вход подать мусор. Data Pipeline для AI — это не просто ETL (Extract, Transform, Load). Это сложный технологический процесс, который превращает хаотичные корпоративные данные (документы, письма, логи, БД) в структурированное, чистое, векторно-индексированное знание, готовое к работе с LLM. Сломается пайплайн — «умрет» и вся ваша AI-система.

Этапы конвейера: от «сырца» до «деликатеса»

1. Инжекция (Ingestion): «Собираем все, что есть»

• Источники: Объектные хранилища (S3, MinIO), базы данных (через CDC), SaaS (Confluence, Jira, Slack через API), файловые системы.

• Ключевая задача: Надежно и отслеживаемо извлекать данные, фиксируя источник, время изменения и метаданные. Инструменты: Apache Airflow, Dagster, Prefect для оркестрации; Meltano, Singer для извлечения.

2. Предобработка (Preprocessing): «Чистим и режем»

• Извлечение текста: PDF, DOCX, PPTX, изображения (OCR), аудио (STT). Здесь много подводных камней: таблицы, колонтитулы, сканы плохого качества. Инструменты: Unstructured.io , Apache Tika, Tesseract (OCR), Whisper (STT).

• Очистка: Удаление лишних пробелов, непечатаемых символов, boilerplate-текста (шапки, подвалы), нормализация кодировок.

• Структурирование: Выделение заголовков, авторов, дат, разделов. Превращение неструктурированного документа в полуструктурированный JSON.

3. Чанкование (Chunking): «Нарезаем на усвояемые куски»  
Самая важная и недооцененная стадия. Неправильное чанкование убьет качество RAG.

• Наивный подход: Разбить по фиксированному количеству символов (например, по 1000). Антипаттерн: Разрывает предложения и смыслы на части.

• Продвинутые стратегии:

  • По семантическим границам: По абзацам, по разделам (используя заголовки из этапа структурирования).

  • Рекурсивное чанкование: Сначала по большим разделам, затем, если чанк большой, разбить его на подразделы. Позволяет сохранить иерархию.

  • Чанкование с перекрытием (Overlap): Последние 10% предыдущего чанка становятся началом следующего. Это помогает не потерять контекст на границах.

• Добавление метаданных: К каждому чанку прикрепляем: source_id, document_title, section, last_modified, access_level.

4. Векторизация (Embedding): «Превращаем в язык чисел»

• Выбор модели эмбеддингов: OpenAI text-embedding-3-small (быстро, дешево, качественно), открытые модели ( all-MiniLM-L6-v2, e5-base-v2). Ключевой trade-off: качество vs скорость vs стоимость vs приватность.

• Масштабирование: Обработка миллионов чанков. Нужен батчинг, кэширование эмбеддингов для одинаковых текстов, устойчивость к ошибкам API.

• Версионирование: Сохраняйте информацию о том, какой моделью эмбеддингов сгенерирован вектор. Смена модели потребует полной переиндексации!

5. Загрузка в индекс (Loading to Vector DB): «Раскладываем по полочкам»

• Пакетная (batch) загрузка для первоначального наполнения.

• Инкрементальное обновление: При изменении исходного документа нужно:

  1. Найти и удалить все старые чанки этого документа из векторной БД.

  2. Заново пропустить документ через пайплайн (чанкование, векторизация).

  3. Загрузить новые чанки.  
     Это требует поддержания связи document_id -> list_of_chunk_ids.

6. Контроль качества и мониторинг (The Forgotten Step):

• Валидация: Случайная проверка чанков на осмысленность, проверка, что эмбеддинги не «сломались» (например, все векторы не стали нулевыми).

• Мониторинг пайплайна: Отслеживание количества обработанных документов, ошибок на каждом этапе, времени выполнения, размера векторной БД.

• Алертинг: Если пайплайн упал или перестали поступать новые документы.

Вывод для Data-инженера:  
Data Pipeline для AI — это долгосрочная инженерная инфраструктура, а не одноразовый скрипт. Ее нужно проектировать с учетом надежности, масштабируемости и наблюдаемости. Инвестируйте в оркестрацию, логирование и версионирование данных. Потому что завтра придет новый источник данных, и пайплайн должен будет адаптироваться, не ломая то, что уже работает. Качество вашего AI напрямую зависит от качества этого конвейера.