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

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