Обзор Seline: приватный AI-ассистент с векторами, пайплайнами и локальной установкой

Seline: когда ChatGPT слишком болтлив, а данные должны остаться дома

Отправлять личные документы, код или переписку в облако какой-то там компании? Нет, спасибо. Seline предлагает другой путь - все работает на вашем железе, от первого байта до последнего токена. Это не просто еще один фронтенд для OpenAI API. Это полноценный движок, который не просит пароль от Wi-Fi, чтобы сбежать в интернет.

Что внутри? Векторы, пайплайны и контекстный движок

Seline не стесняется своей сложности. Под капотом - целый зоопарк технологий, который работает как часы (в идеальном мире).

• Векторная база данных. Загружаете документы - PDF, код, текстовые файлы. Seline режет их на чанки, создает эмбеддинги и кладет в локальное хранилище. Потом ищет по смыслу, а не по ключевым словам.
• Пайплайны LLM. Это не просто "вопрос-ответ". Можно строить цепочки: извлечь данные из документа, отправить в одну модель для анализа, результат передать другой для генерации отчета. Все внутри одной системы.
• Контекстный движок. Ассистент помнит не только последний вопрос. Он умеет подтягивать релевантные фрагменты из вашей базы знаний и вплетать их в диалог.
• Локальные модели. Поддерживает Ollama, LM Studio, любые OpenAI-совместимые эндпоинты. Можете поставить Maincoder-1B для работы с кодом или какую-нибудь легковесную модель для быстрых ответов.
• Работа с медиа. Загружайте изображения, аудио - система извлечет из них текст и добавит в общий контекст.

Установка: один клик или боль? (Спойлер: почти один клик)

Разработчики обещают установку в один клик. Для Windows и macOS это правда почти так. Качаете инсталлер, запускаете. Для Linux - чуть больше танцев с терминалом, но ничего смертельного.

# Для Linux, после скачивания AppImage
chmod +x Seline-*.AppImage
./Seline-*.AppImage

Первым делом система попросит выбрать LLM-провайдера. Если уже крутите Ollama локально - укажите адрес http://localhost:11434. Нет? Seline предложит скачать и установить Ollama автоматически. Удобно.

Как это работает? Примеры, которые не заставят зевать

Загружаю пачку технической документации по старому проекту. Хочу, чтобы ассистент объяснил архитектуру.

Как НЕ надо делать:

Просто спросить "расскажи про архитектуру". Модель, не видя контекста, начнет генерировать общие фразы.

Правильный путь:

Сначала создаю коллекцию документов "ProjectX". Загружаю все PDF. Жду, пока индексирование закончится (прогресс-бар есть). Потом открываю чат, выбираю эту коллекцию как контекст и задаю конкретный вопрос.

# Пример конфигурации пайплайна в Seline (гипотетический YAML)
# Можно настроить через GUI, но для автоматизации - конфиг
pipeline:
  - step: extract_keywords
    model: local:tinyllama
  - step: generate_summary
    model: local:llama3.2
    context: "{{previous_output}}"

Результат? Ассистент цитирует конкретные страницы из документации, рисует связи между модулями. Магия? Нет, просто векторы и правильно подобранный промпт.

А что с альтернативами? Seline против остальных

Seline занимает золотую середину. Не такой монстр, как полностью кастомное решение, но гораздо гибче, чем облачные игрушки. И да, он не умеет заставлять нейросети спорить, как Debate Hall MCP Server. Пока что.

Кому стоит попробовать? (А кому лучше не надо)

Берите Seline, если:

• Работаете с конфиденциальными данными. Юристы, врачи, разработчики закрытых проектов.
• Хотите глубоко интегрировать AI в рабочий процесс, но не готовы писать тонны кода на LangChain.
• Уже экспериментировали с локальными ассистентами и хотите больше функциональности из коробки.

Обойдите стороной, если:

• Вам нужен ответ за две секунды, а компьютер старше пяти лет. Локальные модели требуют ресурсов.
• Вы ждете стабильности корпоративного продукта. Seline все еще активно развивается, могут быть баги.
• Хотите просто поболтать. Для этого есть браузер и ChatGPT.

Дорожная карта разработчиков обещает интеграцию диффузионных моделей для генерации изображений. Тогда Seline станет настоящей фабрикой контента, которая не шпионит. Ждем.