🚀 Как добавить авторизацию и аутентификацию в приложение Streamlit RAG (пошаговая инструкция)
Автор: MLWorks
Загружено: 2026-02-08
Просмотров: 6
Описание:
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
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке: