Если вы работаете с Wazuh, то наверняка сталкивались с тем, что документация огромная, а найти нужную инфу быстро — задача не из простых. Но что если внедрить в этот процесс современные AI-инструменты? Именно об этом рассказывает свежая серия статей «Применение RAG для работы с документацией Wazuh» — и это реально must-read для всех, кто хочет выжать максимум из своих знаний по кибербезу!

➡️Что такое RAG и зачем он Wazuh?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это подход, который позволяет не просто генерировать ответы на вопросы, а делать это на основе релевантных кусков документации. То есть, вы не просто спрашиваете у бота, а получаете реально точный и проверяемый ответ, который подтягивается из вашей же базы знаний. В случае с Wazuh это превращается в мощный инструмент: автоматизация поиска, быстрый доступ к нужной инфе и реальный буст продуктивности.

➡️Часть 1: Готовим документацию Wazuh под RAG
Первая статья — прям гайд для тех, кто хочет собрать документацию Wazuh локально и подготовить её для дальнейшей работы с RAG. Автор подробно рассказывает, как:
▪️Оценить и собрать актуальную документацию Wazuh с GitHub.
▪️Использовать Sphinx или Docker для локальной сборки, чтобы потом гонять по ней запросы.
▪️Конвертировать single HTML в PDF, если нужен именно такой формат для дальнейшей работы.

Всё расписано пошагово, с командами и советами — разберётся даже тот, кто только начинает копать в сторону автоматизации документации.

➡️Часть 2: Настраиваем RAG на практике

Если первая часть была разминкой, то во вторая часть — вы уже реально начинаете ебашить. Как поднять Ollama 3.2, как интегрировать LangChain, ChromaDB и Python для загрузки PDF-документации и создания векторного хранилища. Автор приводит рабочие куски кода для загрузки и разбиения PDF на чанки, объясняет, как настраивать эмбеддинги и как строить пайплайн для запросов к документации через Ollama.

Особенно круто, что показан пример скрипта, который позволяет буквально «спросить у Wazuh» — и получить человеческий, развернутый ответ на английском, с реальными примерами использования системы. Всё это работает локально, без облаков и сторонних сервисов, что важно для бизнеса.

⬆️Возможно при использовании Ollama 4.0 результаты будут лучше.

💬Если вы работаете с Wazuh, как вы считаете - такие интеграции имеют смысл? И пора ли вендорам добавлять что-то аналогичное в свои продукты, чтобы выделяться на рынке и желательно упрощать, а не усложнять работу SOC?)

🌚 @poxek | 🌚 blog.poxek.cc | 📺 YT | 📺 RT | 📺 VK | 🌚 Мерч