🚀 Как добавить авторизацию и аутентификацию в приложение Streamlit RAG (пошаговая инструкция) скачать в хорошем качестве

🚀 Как добавить авторизацию и аутентификацию в приложение Streamlit RAG (пошаговая инструкция)

В этом видео вы узнаете, как добавить безопасный вход в систему и аутентификацию в приложение RAG (Retrieval-Augmented Generation) на основе Streamlit с помощью Streamlit Authenticator. Мы шаг за шагом рассмотрим практическую реализацию для защиты вашего персонального RAG-помощника, гарантируя, что доступ к закрытым документам, встраиваниям и истории чата будут иметь только авторизованные пользователи. 🚀 Что вы узнаете 🔑 Как работает Streamlit Authenticator 🧑‍💻 Добавление обработки входа, выхода и сессий в Streamlit 🔒 Защита персонального помощника RAG 📂 Управление пользователями, хешированными паролями и cookie 🧠 Интеграция аутентификации с существующим конвейером RAG 🛠️ Используемый технологический стек Streamlit – пользовательский интерфейс Streamlit Authenticator – аутентификация и пользовательские сессии Python – бэкэнд-логика Конвейер RAG – Vector DB + LLM Локальные/открытые LLM (опционально) 📌 Для кого это предназначено? Инженеры по ИИ и машинному обучению Разработчики приложений Streamlit Создатели, работающие над персональными RAG-помощниками Все, кто развертывает приложения LLM с использованием личных данных Если это было полезно: 👍 Поставьте лайк видео 🔔 Подпишитесь, чтобы получать больше контента о системах RAG, приложениях Streamlit, локальных LLM и MLOps #Streamlit #RAG #Аутентификация #LLMApps #PersonalRAG #StreamlitAuthenticator #GenAI #AIEngineering Присоединяйтесь к этому каналу, чтобы получить доступ к бонусам:    / @mlworks