ИИ-агент в когнитивном программировании сознания – объединяем RAG и LLM
ИИ-агент в когнитивном программировании сознания – объединяем RAG и LLM
Лэй Энстазия
Книга представляет собой практическое руководство по созданию интеллектуальных тренажеров на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG) и языковых моделей (LLM). Автор подробно описывает ключевые этапы разработки: сбор и структурирование данных, выбор технологий и инструментов, интеграцию RAG с LLM, проектирование пользовательского интерфейса, обучение моделей, тестирование и развертывание. Особое внимание уделено автоматизации процессов обработки данных, созданию эффективных алгоритмов поиска и генерации контента, а также разработке интерфейсов, ориентированных на пользователя. Каждая глава включает детализированные примеры, технические рекомендации и готовые фрагменты кода. Книга будет полезна разработчикам, исследователям и специалистам, заинтересованным в применении искусственного интеллекта для когнитивного программирования корпоративного сознания.
Лэй Энстазия
ИИ-агент в когнитивном программировании сознания – объединяем RAG и LLM
Работа из серии по внедрению концепции когнитивного программирования корпоративного сознания (КПКС), рассматривающая все циклы разработки когнитивного тренажера в рамках объединения генеративных ответов на запросы по принципу Prompt-Engineer -> RAG -> LLM.
Вступление
Современные технологии искусственного интеллекта открывают новые горизонты для изучения и трансформации корпоративного сознания. Концепция когнитивного программирования, направленная на оптимизацию коллективного мышления и повышения эффективности взаимодействия внутри организаций, приобретает особую значимость в условиях динамично изменяющегося мира.
Эта книга посвящена созданию когнитивного тренажера – интеллектуального инструмента, способного обучать, поддерживать принятие решений и адаптироваться под запросы пользователей в режиме реального времени. Мы объединим Retrieval-Augmented Generation (RAG) и языковые модели (LLM), чтобы построить систему, которая станет не только источником знаний, но и проводником для формирования новых когнитивных навыков.
Целью данного руководства является пошаговое описание процесса разработки веб-интерфейса когнитивного тренажера. Мы разберем все ключевые этапы: от подготовки и структурирования данных до интеграции технологий и тестирования системы. Читатели узнают, как собрать и очистить данные, настроить RAG для эффективного поиска, оптимизировать языковую модель и интегрировать эти элементы в функциональный интерфейс.
Книга ориентирована на специалистов, занимающихся когнитивным программированием, разработчиков систем искусственного интеллекта, а также исследователей, работающих с корпоративными структурами. Здесь представлены не только теоретические подходы, но и готовые технические решения, что позволяет сразу перейти к практике.
Вместе мы создадим тренажер, способный не просто обучать, но и преобразовывать мышление – шаг к построению интеллектуального будущего, где коллективное сознание станет инструментом стратегического роста.
Этап 1: Подготовка данных
1.1 Сбор данных: Соберите десятки текстовых файлов, содержащих информацию о концепции когнитивного программирования. Убедитесь, что данные релевантны, актуальны и не содержат дубликатов.
1.2 Очистка данных: Удалите стоп-слова, HTML-теги, лишние символы. Проведите нормализацию текста (например, приведение к нижнему регистру).
1.3 Анализ структуры: Если файлы имеют разную структуру, унифицируйте формат (например, JSON, CSV или текст).
1.4 Создание базы знаний: Структурируйте данные в виде таблиц, онтологий или графа знаний для более точного поиска.
1.5 Векторизация данных: Преобразуйте текст в числовые векторы с использованием методов, таких как BERT, Sentence Transformers, или Word2Vec.
1.1 Сбор данных
Источники данных:
Внутренние источники: Архивные документы компании. Внутренние обучающие материалы, связанные с когнитивным программированием. Методические пособия, инструкции и презентации.
Внешние источники: Открытые статьи, научные публикации и книги по теме когнитивного программирования. Форумы, блоги или веб-сайты специалистов.
Необходимые лицензии: Проверьте, что собранные внешние данные не нарушают авторские права.
Критерии релевантности:
Тематика: Данные должны касаться когнитивного программирования сознания, его методов и применения.
Актуальность: Убедитесь, что данные не устарели (например, материалы, опубликованные не более 3–5 лет назад).
Полнота: Информация должна содержать ответы на основные вопросы, чтобы минимизировать пробелы.
Организация файлов:
Разделите данные по категориям: Теоретические основы (определения, термины). Практические кейсы. Часто задаваемые вопросы (FAQ). Примеры когнитивных моделей.
Практические примеры для сбора данных
1.1.1 Использование внутренних источников
Пример: Обработка архивных документов компании
1. Автоматическое извлечение информации из PDF-файлов:
```python
import PyPDF2
def extract_text_from_pdf(file_path):
with open(file_path, "rb") as file:
reader = PyPDF2.PdfReader(file)
text = ""
for page in reader.pages:
text += page.extract_text()
return text
pdf_text = extract_text_from_pdf("internal_documents.pdf")
print("Извлечённый текст:", pdf_text[:500])
```
2. Классификация данных:
Разделите извлечённый текст на категории:
```python
theoretical = []
practical = []
for line in pdf_text.split("\n"):
if "определение" in line.lower() or "термин" in line.lower():
theoretical.append(line)
elif "пример" in line.lower():
practical.append(line)
print("Теория:", theoretical[:5])
print("Практика:", practical[:5])
```
Результат: Внутренние материалы классифицированы для дальнейшего использования.
1.1.2 Использование внешних источников
Пример: Сбор научных статей с использованием BeautifulSoup
1. Скрейпинг данных из открытых источников:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_articles(base_url, keyword):
response = requests.get(f"{base_url}/search?q={keyword}")
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
articles = []
for result in soup.find_all("div", class_="result"):
title = result.find("h2").text
link = result.find("a")["href"]
summary = result.find("p", class_="summary").text
articles.append({"title": title, "link": link, "summary": summary})
return articles
articles = fetch_articles("https://example.com", "когнитивное программирование")
print("Найденные статьи:", articles[:3])
```
2. Проверка лицензий:
Убедитесь, что данные не нарушают авторских прав, проверяя метаданные статьи на открытые лицензии (например, Creative Commons).
Результат: Собраны релевантные статьи из научных источников.
1.1.3 Проверка данных на актуальность и релевантность
Пример: Фильтрация данных по дате и ключевым словам
1. Отфильтруйте устаревшие материалы:
```python
from datetime import datetime
def filter_recent_articles(articles, years=5):
threshold_date = datetime.now().year – years
return [article for article in articles if int(article.get("date", 0)) >= threshold_date]
filtered_articles = filter_recent_articles([
{"title": "Статья 1", "date": "2019"},
{"title": "Статья 2", "date": "2010"}
])
print("Актуальные статьи:", filtered_articles)
```
2. Проверка релевантности по ключевым словам:
```python
keywords = ["когнитивное программирование", "модель", "примеры"]
def filter_by_keywords(articles, keywords):
return [article for article in articles if any(keyword in article["summary"] for keyword in keywords)]
relevant_articles = filter_by_keywords(articles, keywords)
print("Релевантные статьи:", relevant_articles)
```
Результат: Оставлены только актуальные и релевантные материалы.
1.1.4 Организация файлов
Пример: Разделение данных по категориям
1. Структурируйте данные по типам:
```python
def organize_files(data):
categories = {"Теория": [], "Практика": [], "FAQ": []}
for item in data:
if "определение" in item["summary"].lower():
categories["Теория"].append(item)
elif "пример" in item["summary"].lower():
categories["Практика"].append(item)
elif "вопрос" in item["summary"].lower():
categories["FAQ"].append(item)
return categories
structured_data = organize_files(relevant_articles)
print("Структурированные данные:", structured_data)
```
2. Создание файловой структуры:
```python
import os
base_path = "./knowledge_base"
for category in structured_data:
os.makedirs(f"{base_path}/{category}", exist_ok=True)
for i, item in enumerate(structured_data[category]):
with open(f"{base_path}/{category}/doc_{i+1}.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
file.write(item["summary"])
```
Результат: Данные распределены по категориям с удобной файловой организацией.
1.1.5 Пример полного процесса сбора данных
Этап 1: Сбор внутренних данных
Извлечены обучающие материалы компании.
Классифицированы на теоретические основы и практические примеры.
Этап 2: Сбор внешних данных
Собраны научные статьи по ключевым словам.
Удалены устаревшие и нерелевантные статьи.
Этап 3: Интеграция в базу знаний
Все данные структурированы по категориям: Теория, Практика, FAQ.
Установлена файловая структура для удобной обработки.
Результат: Получен качественный набор данных для обучения модели и наполнения базы знаний.
Эти подходы обеспечивают системный подход к сбору, проверке и организации данных, что улучшает качество ответов когнитивного тренажера.
1.2 Очистка данных
Процесс очистки:
Удаление шумов: Уберите HTML-теги, ненужные ссылки, форматирование Markdown или LaTeX. Удалите таблицы, изображения и мета-данные, если они не несут ключевой информации.
Фильтрация информации: Исключите дублирующиеся тексты (например, одинаковые статьи, появившиеся в нескольких источниках). Удалите неинформативные фрагменты, такие как общие фразы, не относящиеся к теме.
Нормализация текста: Приведите текст к нижнему регистру для унификации обработки. Удалите специальные символы, такие как @, , или дополнительные пробелы.
Инструменты для очистки:
Python-библиотеки: `BeautifulSoup`: для удаления HTML-тегов. `re`: для удаления специфичных символов через регулярные выражения. `nltk` или `spaCy`: для удаления стоп-слов.
Автоматизация: Напишите скрипт для автоматической очистки всех файлов в заданной директории.
Практические примеры для этапа очистки данных
1.2.1 Удаление HTML-тегов и ненужных элементов
Пример: Очистка выгрузки с корпоративного сайта
Ваши данные включают статьи с HTML-тегами, ссылками и ненужными стилями. Используйте `BeautifulSoup` для автоматической очистки контента:
```python
from bs4 import BeautifulSoup
import os
def clean_html_file(filepath):
with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as file:
html_content = file.read()
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
clean_text = soup.get_text()
return clean_text.strip()
# Пример применения для директории
directory = "./data"
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith(".html"):
cleaned_text = clean_html_file(os.path.join(directory, filename))
with open(f"./cleaned/{filename.replace('.html', '.txt')}", "w", encoding="utf-8") as clean_file:
clean_file.write(cleaned_text)
```
Этот скрипт обработает все HTML-файлы, извлекая только текстовый контент.
1.2.2 Фильтрация дублирующихся текстов
Пример: Исключение одинаковых статей из нескольких источников
Если в базе обнаруживаются дублирующие тексты, используйте хэширование для их удаления.
```python
import hashlib
def remove_duplicates(texts):
unique_texts = {}
for text in texts:
text_hash = hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()
if text_hash not in unique_texts:
unique_texts[text_hash] = text
return list(unique_texts.values())
texts = ["Текст 1…", "Текст 2…", "Текст 1…"]
unique_texts = remove_duplicates(texts)
print(unique_texts)
```
Этот код сохранит только уникальные тексты, минимизируя объем данных.
1.2.3 Нормализация текста
Пример: Приведение текстов к единому формату
Для унификации данных выполните нормализацию текста: удаление стоп-слов, специальных символов и приведение к нижнему регистру.
```python
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('russian'))
def normalize_text(text):
text = text.lower()
# Приведение к нижнему регистру
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
# Удаление специальных символов
tokens = text.split()
filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]
# Удаление стоп-слов
return " ".join(filtered_tokens)
text = "Пример текста: как удалить лишние символы и нормализовать данные!"
normalized_text = normalize_text(text)
print(normalized_text)
```
Результат: `"пример текста удалить лишние символы нормализовать данные"`
1.2.4 Автоматизация процесса очистки
Пример: Скрипт для обработки всех файлов в папке
Создайте скрипт, который автоматически выполняет весь процесс очистки – удаляет шумы, фильтрует дубли и нормализует данные:
```python
import os
def process_files(input_dir, output_dir):
for filename in os.listdir(input_dir):
with open(os.path.join(input_dir, filename), "r", encoding="utf-8") as file:
raw_text = file.read()
# Очистка данных
clean_text = normalize_text(clean_html_file(raw_text))
# Сохранение результата
with open(os.path.join(output_dir, filename), "w", encoding="utf-8") as clean_file:
clean_file.write(clean_text)
process_files("./raw_data", "./cleaned_data")
```
Этот инструмент автоматизирует обработку данных для всех текстов в указанной директории.
1.2.5 Инструменты для ускорения обработки больших объемов данных
Пример: Использование `spaCy` для масштабных операций
Если объем данных велик, подключите `spaCy` для ускорения обработки:
```python
import spacy
nlp = spacy.load("ru_core_news_sm")
def process_with_spacy(text):
doc = nlp(text.lower())
return " ".join([token.text for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct])
text = "Когнитивное программирование – это подход, направленный на оптимизацию работы сознания."
processed_text = process_with_spacy(text)
print(processed_text)
```
Результат: `"когнитивное программирование подход направленный оптимизацию работы сознания"`
Эти примеры демонстрируют, как автоматизировать и оптимизировать процесс очистки данных для подготовки качественного материала, который станет основой для работы RAG и LLM.
1.3 Анализ структуры данных
Определение структуры:
Если данные в разных форматах (JSON, CSV, текст):
Приведите их к единому формату.
Например:
JSON: для работы с иерархически организованными данными.
CSV: для табличных данных (краткие справки, термины).
Текст: для длинных описательных данных (статьи, кейсы).
Шаги унификации:
1. Структурирование:
Определите ключевые поля:
Название текста.
Категория (теория, практика, примеры).
Ключевые слова.
Создайте единый формат для всех данных.
2. Конвертация:
Используйте Python-библиотеки, такие как `pandas` или `json`, для преобразования файлов.
Пример структуры JSON:
```json
{
"title": "Основы когнитивного программирования",
"category": "Теория",
"content": "Когнитивное программирование – это…",
"keywords": ["когнитивное программирование", "теория", "сознание"]
}
```
Практические примеры для этапа анализа структуры данных
1.3.1 Приведение данных к единому формату
Пример: Унификация форматов JSON, CSV и текста
Предположим, вы имеете три типа данных:
1. Таблицы в формате CSV с краткими определениями терминов.
2. Тексты в формате TXT с описанием кейсов.
3. Неструктурированные данные в JSON.
Для унификации все данные преобразуются в JSON с фиксированной структурой.
```python
import pandas as pd
import json
import os
def csv_to_json(csv_file, output_file):
df = pd.read_csv(csv_file)
data = df.to_dict(orient="records")
with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
def txt_to_json(txt_file, output_file, category):
with open(txt_file, "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
data = {
"title": os.path.basename(txt_file).replace(".txt", ""),
"category": category,
"content": content.strip()
}
with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
# Пример вызова функций
csv_to_json("terms.csv", "terms.json")
txt_to_json("case_description.txt", "case.json", "Кейсы")
```
Результат – преобразованные данные в едином формате JSON.
1.3.2 Структурирование данных
Пример: Разделение данных по ключевым категориям
При обработке собранной информации важно выделить ключевые поля, такие как заголовок, категория и ключевые слова. Для этого создайте функцию, которая добавляет недостающие поля и унифицирует структуру.
```python
def structure_data(raw_data, category):
structured_data = []
for item in raw_data:
structured_data.append({
"title": item.get("title", "Без названия"),
"category": category,
"content": item.get("content", ""),
"keywords": item.get("keywords", [])
})
return structured_data
# Пример исходных данных
raw_data = [
{"title": "Модель командного мышления", "content": "Описание модели…"},
{"content": "Описание когнитивных процессов…"}
]
structured = structure_data(raw_data, "Теория")
print(json.dumps(structured, ensure_ascii=False, indent=4))
```
Результат: добавлены заголовки и категории, что упрощает дальнейшую обработку.
1.3.3 Конвертация данных
Пример: Автоматическая обработка всех файлов в директории
Напишите скрипт, который обрабатывает файлы разных форматов и сохраняет их в едином формате JSON.
```python
def process_directory(input_dir, output_dir):
for filename in os.listdir(input_dir):
file_path = os.path.join(input_dir, filename)
if filename.endswith(".csv"):
csv_to_json(file_path, os.path.join(output_dir, filename.replace(".csv", ".json")))
elif filename.endswith(".txt"):
txt_to_json(file_path, os.path.join(output_dir, filename.replace(".txt", ".json")), "Кейсы")
elif filename.endswith(".json"):
# Дополнительная обработка JSON (если требуется)
pass
process_directory("./raw_data", "./processed_data")
```
Этот подход обеспечивает унификацию данных на основе их типа.
1.3.4 Формирование структуры для работы с данными
Пример: Структура базы знаний для когнитивного тренажера
Создайте JSON-файл, который будет хранить данные по ключевым тематикам.
```json
[
{
"title": "Основы когнитивного программирования",
"category": "Теория",
"content": "Когнитивное программирование – это метод…",
"keywords": ["основы", "когнитивное программирование", "теория"]
},
{
"title": "Кейс: Внедрение когнитивных моделей",
"category": "Кейсы",
"content": "Этот кейс описывает, как компания…",
"keywords": ["кейсы", "внедрение", "когнитивные модели"]
}
]
```
Такая структура обеспечивает удобный доступ к информации для алгоритмов RAG.
1.3.5 Проверка данных после унификации
Пример: Тестирование корректности структуры
После конвертации проверьте, что все данные соответствуют заданному формату, используя Python:
```python
def validate_data(data):
required_keys = ["title", "category", "content", "keywords"]
for item in data:
for key in required_keys:
if key not in item:
print(f"Ошибка: отсутствует ключ '{key}' в элементе {item['title']}")
print("Все данные проверены.")
# Пример проверки
with open("processed_data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
validate_data(data)
```
Этот процесс гарантирует, что все данные готовы к интеграции в когнитивный тренажер.
Данные примеры позволяют систематизировать данные, обеспечивая их подготовленность для дальнейшего использования в системе RAG и языковой модели.
1.4 Создание базы знаний
Форматы базы знаний:
Таблицы: Используйте для хранения кратких фактов, терминов или определений.
Инструменты: SQLite, PostgreSQL.
Граф знаний: Постройте граф с узлами (понятия, события) и ребрами (отношения между ними).
Инструменты: Neo4j, NetworkX.
Онтологии: Формализуйте знания о концепциях и их взаимосвязях.
Инструменты: Protеgе для OWL-онтологий.
Порядок действий:
Сегментация данных: Разбейте текст на логические блоки (например, заголовки и подзаголовки).
Категоризация: Создайте категорийный справочник, например: "Методологии", "Инструменты", "Примеры".
Верификация: Проверьте, что информация в базе знаний точна и не содержит противоречий.
Практические примеры для создания базы знаний
1.4.1 Таблицы для хранения кратких фактов и терминов
Пример: Использование SQLite для хранения определений
Создайте таблицу для терминов, связанных с когнитивным программированием.
```sql
CREATE TABLE terms (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
term TEXT NOT NULL,
definition TEXT NOT NULL,
category TEXT NOT NULL
);
INSERT INTO terms (term, definition, category) VALUES
("Когнитивное программирование", "Подход, направленный на оптимизацию корпоративного сознания.", "Теория"),
("Модель мышления команд", "Описание когнитивных процессов, влияющих на взаимодействие в команде.", "Методология");
```
Эти данные можно использовать для быстрого поиска определений в системе.
1.4.2 Граф знаний для представления связей
Пример: Построение графа знаний с NetworkX
Постройте граф знаний, где узлы представляют ключевые понятия, а ребра – их взаимосвязи.
```python
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Создание графа
G = nx.Graph()
G.add_node("Когнитивное программирование", category="Теория")
G.add_node("Модель мышления команд", category="Методология")
G.add_node("Внедрение когнитивных моделей", category="Кейсы")
G.add_edge("Когнитивное программирование", "Модель мышления команд", relation="Определяет")
G.add_edge("Модель мышления команд", "Внедрение когнитивных моделей", relation="Применяется в")
# Визуализация графа
nx.draw(G, with_labels=True, node_color="lightblue", font_size=10, node_size=3000)
plt.show()
```
Этот граф помогает визуализировать взаимосвязи между концепциями и использовать их для навигации внутри базы знаний.
1.4.3 Формализация знаний с помощью онтологий
Пример: Создание онтологии в Protеgе
В Protеgе создайте онтологию, где классы представляют категории данных, такие как "Методологии" и "Примеры".
Создайте класс `Методологии` с подклассами, например, `Модель мышления команд`.
Определите свойства, связывающие классы, например, `применяется в` между `Методологиями` и `Кейсами`.
Эта структура помогает формализовать знания для их дальнейшего использования в RAG.
1.4.4 Сегментация данных
Пример: Разделение длинного текста на логические блоки*
Используйте Python для автоматической сегментации данных на основе заголовков и подзаголовков.
```python
def segment_text(text):
segments = []
lines = text.split("\n")
current_segment = {"title": None, "content": ""}
for line in lines:
if line.startswith("#"): # Заголовки
if current_segment["title"]:
segments.append(current_segment)
current_segment = {"title": line.strip("# "), "content": ""}
else:
current_segment["content"] += line + " "
if current_segment["title"]:
segments.append(current_segment)
return segments
text = """
# Основы когнитивного программирования
Когнитивное программирование – это подход…
# Модель мышления команд
Описание модели…
"""
segments = segment_text(text)
print(segments)
```
Результат: список сегментов, каждый из которых можно сохранить как отдельный элемент базы знаний.
1.4.5 Категоризация данных
Пример: Создание категорийного справочника
Организуйте данные по ключевым темам, чтобы упростить поиск и обработку.
```json
{
"categories": {
"Теория": ["Основы когнитивного программирования", "Принципы командного мышления"],
"Методологии": ["Модель мышления команд"],
"Кейсы": ["Внедрение когнитивных моделей"]
}
}
```
Этот справочник можно использовать для фильтрации данных в интерфейсе тренажера.
1.4.6 Верификация данных
Пример: Проверка на полноту и точность
После создания базы знаний проведите автоматизированную проверку данных, чтобы выявить ошибки и пропуски.
```python
def verify_data(data):
for item in data:
if not item.get("title") or not item.get("content"):
print(f"Ошибка: Не хватает данных в элементе {item}")
if "keywords" not in item or not item["keywords"]:
print(f"Предупреждение: Отсутствуют ключевые слова в {item['title']}")
# Пример проверки
data = [
{"title": "Основы когнитивного программирования", "content": "Описание…", "keywords": []},
{"title": "Модель мышления команд", "content": "Описание модели…"}
]
verify_data(data)
```
Этот скрипт позволяет находить неполные записи, чтобы устранить их до запуска системы.
Эти практические примеры помогут эффективно организовать, сегментировать и верифицировать данные для создания базы знаний, полностью готовой к интеграции с когнитивным тренажером.
1.5 Векторизация данных
Цель: Преобразование текста в векторное представление для эффективного поиска релевантной информации.
Методы:
Word Embeddings: Используйте модели, такие как Word2Vec или GloVe, для базовой векторизации слов.
Sentence Embeddings: Модели Sentence Transformers (например, `all-MiniLM-L6-v2`) позволяют создавать компактные векторы для предложений.
Contextual Embeddings: BERT или RoBERTa для учета контекста слов в предложении.
Шаги:
Предварительная обработка текста: Проверьте токенизацию, удалите стоп-слова (если это необходимо).
Обучение или использование предобученных моделей: Используйте библиотеки, такие как Hugging Face Transformers.
Построение индекса векторов: сохраните векторы в формате, поддерживаемом Faiss или Pinecone.
Пример кода:
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
texts = ["Когнитивное программирование – это…", "Основы работы сознания…"]
vectors = model.encode(texts)
# Сохранение вектора в базе
import faiss
index = faiss.IndexFlatL2(len(vectors[0]))
index.add(vectors)
```
Практические примеры для этапа векторизации данных
1.5.1 Векторизация текстов с использованием Word2Vec
Пример: Генерация векторов для отдельных слов
Если ваша база знаний включает много специализированных терминов, используйте Word2Vec для создания векторов слов, которые отражают их контекстное значение.
```python
from gensim.models import Word2Vec
# Пример текстов
sentences = [
["когнитивное", "программирование", "оптимизация"],
["командное", "взаимодействие", "модель"],
]
# Обучение Word2Vec модели
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# Получение вектора для слова "когнитивное"
vector = model.wv["когнитивное"]
print(vector)
```
Этот метод подходит для задач, где требуется анализ отдельных слов или построение простой семантической карты.
1.5.2 Sentence Embeddings для предложений и абзацев
Пример: Создание векторов для поисковой системы
Если пользователь задает запрос в свободной форме, используйте Sentence Transformers для создания векторов предложений.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
# Загрузка модели
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
# Пример текстов
texts = [
"Когнитивное программирование помогает улучшить корпоративное мышление.",
"Модели взаимодействия команд основаны на когнитивных процессах."
]
# Создание векторов
vectors = model.encode(texts)
print("Размер векторов:", np.array(vectors).shape)
```
Эти векторы можно использовать для сравнения текстов по косинусному сходству.
1.5.3 Использование BERT для учета контекста
Пример: Векторизация с учетом контекста слов в предложении
BERT позволяет учитывать контекст слова, что особенно важно для терминов с несколькими значениями.
```python
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
# Загрузка модели и токенизатора
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
# Пример текста
text = "Cognitive programming improves team performance."
tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
# Получение эмбеддингов
with torch.no_grad():
embeddings = model(**tokens).last_hidden_state
sentence_embedding = torch.mean(embeddings, dim=1)
print(sentence_embedding.shape)
```
Этот подход особенно полезен для сложных текстов, где значение слова зависит от контекста.
1.5.4 Построение индекса для быстрого поиска
Пример: Интеграция с Faiss для поиска релевантных данных
Создайте индекс векторов и настройте алгоритм поиска ближайших соседей.
```python
import faiss
# Создание индекса
dimension = vectors.shape[1] # Размерность векторов
index = faiss.IndexFlatL2(dimension) # L2-норма
index.add(vectors) # Добавление векторов в индекс
# Пример запроса
query_vector = model.encode(["Какие преимущества дает когнитивное программирование?"])
distances, indices = index.search(query_vector, k=2) # Поиск 2 ближайших соседей
print("Результаты поиска:", indices)
```
Этот метод значительно ускоряет обработку запросов в базе знаний.
1.5.5 Векторизация с использованием Pinecone для облачных решений
Пример: Развертывание векторного индекса в Pinecone
Если объем данных велик и требуется облачное решение, используйте Pinecone для управления индексами.
```python
import pinecone
# Инициализация Pinecone
pinecone.init(api_key="your-api-key", environment="us-west1-gcp")
# Создание индекса
index = pinecone.Index("cognitive-programming")
# Добавление векторов
for i, vector in enumerate(vectors):
index.upsert([(str(i), vector)])
# Поиск
query_vector = model.encode(["Как оптимизировать командное мышление?"])
results = index.query(query_vector, top_k=2, include_metadata=True)
print(results)
```
Этот инструмент подходит для масштабируемых приложений, где требуется быстрая обработка запросов.
1.5.6 Применение векторных операций
Пример: Группировка данных по смыслу
Используйте кластеризацию для группировки схожих векторов.
```python
from sklearn.cluster import KMeans
# Кластеризация
num_clusters = 3
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=42)
kmeans.fit(vectors)
# Назначение кластеров текстам
labels = kmeans.labels_
for text, label in zip(texts, labels):
print(f"Текст: {text} ? Кластер: {label}")
```
Эта техника помогает структурировать базу знаний для более точного поиска.
Эти примеры демонстрируют различные подходы к векторизации данных, их оптимизации и интеграции, обеспечивая основу для эффективной работы когнитивного тренажера.
Заключение
На этапе подготовки данных ключевым является:
1. Сбор только релевантной информации.
2. Очистка и структурирование для дальнейшего поиска.
3. Преобразование текстов в векторные представления, оптимизированные для быстрого поиска в системе RAG.
Этап 2: Выбор технологии и инструментов
2.1 Выбор LLM: Рассмотрите модели, такие как GPT-4, BERT, или T5, в зависимости от задачи и бюджета. Определите, нужна ли тонкая настройка модели.
2.2 Выбор библиотек:
Для RAG: LangChain, Haystack.
Для векторизации: Hugging Face Transformers, Sentence Transformers.
Для поиска: Faiss, Weaviate или Pinecone.
2.3 Выбор оборудования: Если объем данных значительный, используйте GPU или облачные платформы (Google Cloud, AWS, или Azure).
2.1 Выбор LLM (анализ задач):
Перед выбором языковой модели определите специфику задач:
Генерация ответов: Если требуется создать полный и связный текст, идеально подходят GPT-4 или T5.
Извлечение фактов: Для извлечения конкретной информации (например, ключевых данных) эффективны модели BERT или DistilBERT.
Тонкая настройка под доменную область: GPT-4 или BERT могут быть адаптированы для работы с данными о когнитивном программировании.
Критерии выбора:
Размер модели:
GPT-4: Универсальная модель для задач высокой сложности, подходит для работы с большим контекстом.
T5: Идеальна для многофункциональных задач, таких как суммирование, генерация и перевод.
BERT: Эффективна для задач классификации, извлечения информации, ответов на вопросы.
Бюджет:
GPT-4 требует больше ресурсов (стоимость использования API выше). Для бюджетных решений подойдут BERT и T5 меньших размеров (например, DistilBERT, T5-small).
Контекстная длина:
GPT-4 поддерживает длинный контекст, что важно для интеграции с RAG. BERT ограничена длиной входного текста (до 512 токенов), поэтому может быть полезна для более узких задач.
Тонкая настройка:
Когда нужна: Если база данных специфична (например, термины или концепции когнитивного программирования), необходимо дообучение модели.
Когда не нужна: Если общие языковые модели справляются с генерацией ответов.
Пошаговый процесс:
1. Соберите данные (вопросы-ответы или метки).
2. Используйте библиотеки (например, Hugging Face) для адаптации модели.
3. Ограничьте число эпох, чтобы избежать переобучения.
Инструменты для работы с LLM:
Hugging Face Transformers: Универсальная библиотека для загрузки, тонкой настройки и использования моделей.
OpenAI API: Простой способ работы с GPT-4 без настройки инфраструктуры.
Практические примеры для выбора и настройки LLM
2.1.1 Выбор модели в зависимости от задачи
Пример: Использование GPT-4 для генерации развернутых ответов
Если требуется создавать связные и детализированные ответы на вопросы о когнитивном программировании, подключите GPT-4 через OpenAI API.
```python
import openai
# Запрос к GPT-4
openai.api_key = "your-api-key"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "Ты эксперт по когнитивному программированию."},
{"role": "user", "content": "Объясни, как когнитивное программирование помогает улучшить командное взаимодействие."}
],
max_tokens=500,
temperature=0.7
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])
```
Этот подход подходит для задач, требующих креативности и глубокого анализа.
2.1.2 Извлечение фактов с использованием BERT
Пример: Извлечение ключевой информации из текста
Если необходимо извлекать конкретные факты, такие как определения или принципы, используйте предобученную модель BERT.
```python
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch
# Загрузка модели и токенизатора
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")
# Пример текста и вопроса
text = "Когнитивное программирование – это подход, направленный на оптимизацию корпоративного мышления."
question = "Что такое когнитивное программирование?"
# Подготовка данных
inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs.input_ids[0][answer_start:answer_end]))
print(answer)
```
Этот метод полезен для поиска точных определений и фактов.
2.1.3 Тонкая настройка модели на доменную область
Пример: Адаптация BERT для работы с данными о когнитивном программировании
Если в базе знаний есть специфичные термины, дообучите модель на основе имеющихся данных.
```python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
# Загрузка данных
dataset = load_dataset("csv", data_files={"train": "train.csv", "validation": "validation.csv"})
# Настройка модели
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
def tokenize_function(example):
return tokenizer(example["text"], padding="max_length", truncation=True)
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
# Обучение модели
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
evaluation_strategy="epoch",
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=8,
num_train_epochs=3
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_datasets["train"],
eval_dataset=tokenized_datasets["validation"]
)
trainer.train()
```
После настройки модель сможет давать более точные ответы, учитывая специфику данных.
2.1.4 Оптимизация использования моделей в рамках бюджета
Пример: Использование T5 для задач суммирования и генерации
Если нужно экономить ресурсы, используйте T5 меньшего размера (например, T5-small) для задач, таких как суммирование текста или генерация кратких ответов.
```python
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
# Загрузка модели
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")
# Пример текста для суммирования
text = "Когнитивное программирование позволяет улучшить взаимодействие в командах, внедряя эффективные модели мышления."
# Подготовка данных
input_text = "summarize: " + text
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
# Генерация суммарного текста
outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=4, early_stopping=True)
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(summary)
```
Этот метод подходит для генерации кратких ответов и экономии вычислительных ресурсов.
2.1.5 Выбор модели в зависимости от длины контекста
Пример: Работа с длинными контекстами в GPT-4
Если запросы пользователей содержат длинный текст, настройте модель для обработки расширенного контекста:
```python
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "Ты эксперт по когнитивному программированию."},
{"role": "user", "content": "Объясни, как каждый этап когнитивного программирования влияет на эффективность команд, используя приведенный текст: … (длинный текст) …"}
],
max_tokens=3000,
temperature=0.5
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])
```
GPT-4 поддерживает работу с большим контекстом, что делает его оптимальным выбором для таких задач.
2.1.6 Инструменты для работы с LLM
Пример: Использование Hugging Face для загрузки готовых моделей
Hugging Face предоставляет доступ к широкому спектру моделей, что упрощает интеграцию.
```python
from transformers import pipeline
# Загрузка модели для ответов на вопросы
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")
# Пример запроса
result = qa_pipeline({
"context": "Когнитивное программирование – это подход, направленный на оптимизацию корпоративного сознания.",
"question": "Что такое когнитивное программирование?"
})
print(result["answer"])
```
Эти примеры помогают выбрать подходящую модель и настроить ее для работы в когнитивном тренажере в рамках RAG.
2.2 Выбор библиотек:
Для RAG:
LangChain: Специализированная библиотека для построения RAG-систем. Поддерживает интеграцию с LLM, индексами (Faiss, Pinecone) и базами данных.
Преимущество: гибкость в настройке цепочек (поиск, обработка, генерация).
Haystack: Ориентирована на создание систем поиска и вопросов-ответов. Подходит для работы с графами знаний и документами.
Преимущество: визуальные инструменты для настройки рабочего процесса.
Использование: LangChain для сложных цепочек обработки. Haystack для задач поиска и визуализации результатов.
Для векторизации:
Hugging Face Transformers: Поддержка многих моделей для векторизации (BERT, RoBERTa, Sentence Transformers). Простая интеграция с RAG.
Sentence Transformers: Оптимизирована для создания векторных представлений предложений и абзацев. Подходит для задач поиска релевантных фрагментов.
Для поиска:
Faiss: Эффективный инструмент для поиска ближайших соседей в больших базах данных.
Преимущество: высокая скорость, особенно при использовании HNSW (Hierarchical Navigable Small World).
Weaviate: Система управления графами знаний с поддержкой векторного поиска.
Преимущество: простота интеграции с RAG.
Pinecone: Облачная платформа для векторного поиска с функцией масштабирования.
Преимущество: быстрое развертывание и управление индексами.
Выбор подходящей комбинации:
LangChain + Faiss: Для локальных систем с акцентом на скорость и гибкость.
Haystack + Pinecone: Для облачных решений, ориентированных на масштабируемость.
Практические примеры для выбора библиотек
2.2.1 Использование LangChain для построения цепочек обработки
Пример: Создание RAG-системы с LangChain и Faiss
LangChain позволяет объединить поиск, обработку и генерацию ответа.
```python
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.llms import OpenAI
# Подготовка данных для индекса
texts = [
"Когнитивное программирование – это метод оптимизации командной работы.",
"Модели мышления помогают в разработке стратегий."
]
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embeddings)
# Настройка LangChain
llm = OpenAI(model="gpt-4", openai_api_key="your-api-key")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
retriever=vectorstore.as_retriever(),
return_source_documents=True
)
# Запрос
query = "Как когнитивное программирование влияет на команды?"
response = qa_chain.run(query)
print(response)
```
Этот пример подходит для локальной системы с минимальными затратами на инфраструктуру.
2.2.2 Использование Haystack для визуализации рабочих процессов
Пример: Создание поисковой системы с Haystack и Pinecone
Haystack предоставляет удобные инструменты для работы с документами и визуализации процессов.
```python
from haystack.document_stores import PineconeDocumentStore
from haystack.nodes import DensePassageRetriever, FARMReader
from haystack.pipelines import ExtractiveQAPipeline
# Инициализация Pinecone
document_store = PineconeDocumentStore(
api_key="your-api-key",
environment="your-environment",
index="cognitive-docs"
)
# Настройка векторизатора и модели
retriever = DensePassageRetriever(
document_store=document_store,
query_embedding_model="facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base",
passage_embedding_model="facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base"
)
document_store.update_embeddings(retriever)
reader = FARMReader(model_name_or_path="deepset/roberta-base-squad2")
pipeline = ExtractiveQAPipeline(reader, retriever)
# Запрос
query = "Что такое когнитивное программирование?"
results = pipeline.run(query=query, params={"Retriever": {"top_k": 3}, "Reader": {"top_k": 1}})
print(results)
```
Этот пример подходит для облачных решений с визуализацией данных.
2.2.3 Векторизация текста с помощью Sentence Transformers
Пример: Оптимизация представления данных для поиска
Sentence Transformers позволяют создавать компактные векторные представления текста для интеграции с Faiss.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
# Загрузка модели
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
# Векторизация текстов
texts = [
"Когнитивное программирование помогает оптимизировать мышление.",
"Модели мышления используются в стратегиях командной работы."
]
vectors = model.encode(texts)
# Настройка Faiss
dimension = vectors.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(vectors)
# Поиск
query = "Как улучшить мышление в команде?"
query_vector = model.encode([query])
distances, indices = index.search(query_vector, k=2)
print("Релевантные тексты:", [texts[i] for i in indices[0]])
```
Этот метод полезен для быстрого поиска релевантной информации в локальных системах.
2.2.4 Использование Weaviate для управления графами знаний
Пример: Построение базы знаний с графами и векторным поиском
Weaviate подходит для интеграции графов знаний с поиском.
```python
import weaviate
# Инициализация Weaviate
client = weaviate.Client(
url="https://your-weaviate-instance.com",
auth_client_secret="your-secret-key"
)
# Создание схемы
schema = {
"classes": [
{
"class": "CognitiveProgramming",
"properties": [
{"name": "title", "dataType": ["string"]},
{"name": "content", "dataType": ["text"]},
]
}
]
}
client.schema.create(schema)
# Добавление данных
data = {
"title": "Когнитивное программирование",
"content": "Когнитивное программирование помогает улучшить мышление."
}
client.data_object.create(data, "CognitiveProgramming")
# Поиск
query = "Что такое когнитивное программирование?"
response = client.query.get("CognitiveProgramming", ["title", "content"]).with_near_text({"concepts": [query]}).do()
print(response)
```
Weaviate полезен для управления сложными структурами данных с семантическим поиском.
2.2.5 Комбинирование Haystack и Pinecone
Пример: Масштабируемое решение для облачных систем
Комбинируйте Haystack и Pinecone для обработки больших объемов данных.
```python
from haystack.document_stores import PineconeDocumentStore
from haystack.nodes import DensePassageRetriever
from haystack.pipelines import DocumentSearchPipeline
# Настройка Pinecone
document_store = PineconeDocumentStore(api_key="your-api-key", index="cognitive-data")
retriever = DensePassageRetriever(
document_store=document_store,
query_embedding_model="facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base",
passage_embedding_model="facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base"
)
document_store.update_embeddings(retriever)
# Создание пайплайна
pipeline = DocumentSearchPipeline(retriever)
# Поиск
query = "Как когнитивное программирование улучшает работу команд?"
result = pipeline.run(query=query, params={"Retriever": {"top_k": 5}})
print(result["documents"])
```
Этот пример демонстрирует масштабируемую архитектуру для работы с большими базами знаний.
2.3 Выбор оборудования
Ресурсы для RAG и LLM:
Локальное оборудование:
Подходит для небольших систем.
Минимальная конфигурация:
CPU: 8 ядер (Intel i7, AMD Ryzen 7).
GPU: NVIDIA RTX 3090 или выше (24 ГБ VRAM).
RAM: 32–64 ГБ.
Пример: использование Faiss для локального поиска.
Облачные платформы:
Подходит для масштабируемых и высоконагруженных систем.
Популярные платформы:
Google Cloud (Vertex AI): Поддержка TPU и интеграция с Hugging Face.
AWS (SageMaker): Обширные инструменты для машинного обучения.
Microsoft Azure AI: Простая интеграция с OpenAI API.
Преимущество: возможность динамического масштабирования ресурсов.
Оптимизация ресурсов:
Используйте предварительно обученные модели, чтобы сократить вычислительные затраты. Для поиска в базе данных (Faiss, Pinecone) достаточно CPU, но генерация на LLM требует GPU.
Рекомендации:
Для разработки: Google Colab (бесплатно, но с ограничением на время работы GPU).
Для продакшена: аренда GPU в облаке (например, A100 в Google Cloud).
Взаимосвязь между компонентами:
LLM: Отвечает за генерацию текста на основе найденных данных. Интегрируется с LangChain или Haystack для создания RAG-цепочек.
RAG: Управляет процессом поиска релевантной информации. Обеспечивает контекст для LLM.
Оборудование: Гарантирует стабильную работу всей системы, особенно при больших объемах запросов.
Практические примеры для выбора оборудования
2.3.1 Настройка локального оборудования для RAG
Пример: Локальная система с использованием Faiss для быстрого поиска
Для небольших систем, работающих с ограниченным объемом данных, можно использовать локальный сервер с GPU.
Конфигурация оборудования:
CPU: Intel i7-12700K (12 ядер)
GPU: NVIDIA RTX 3090 (24 ГБ VRAM)
RAM: 64 ГБ
```python
import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Векторизация текста
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
texts = ["Текст 1: Когнитивное программирование…", "Текст 2: Пример взаимодействия…"]
vectors = model.encode(texts)
# Настройка индекса Faiss
dimension = vectors.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(vectors)
# Поиск
query_vector = model.encode(["Как улучшить мышление команды?"])
distances, indices = index.search(query_vector, k=1)
print("Найденный текст:", texts[indices[0][0]])
```
Этот подход оптимален для тестирования и разработки на локальном оборудовании.
2.3.2 Использование Google Cloud для масштабируемого решения
Пример: Развертывание на Google Cloud с Vertex AI
Если требуется обрабатывать большой объем запросов, настройте облачное решение с поддержкой TPU для ускорения работы LLM.
Конфигурация облака:
Тип машин: `n1-standard-8` (8 vCPU, 30 ГБ RAM)
GPU: NVIDIA A100 (40 ГБ VRAM)
```bash
# Создание виртуальной машины с поддержкой GPU
gcloud compute instances create cognitive-rag \
–-machine-type=n1-standard-8 \
–-accelerator=type=nvidia-tesla-a100,count=1 \
–-image-family=common-cu110 \
–-image-project=deeplearning-platform-release \
–-boot-disk-size=100GB
```
После развертывания можно использовать Hugging Face для запуска LLM в облаке:
```python
from transformers import pipeline
# Загрузка модели
generator = pipeline("text-generation", model="gpt-neo-2.7B", device=0)
# Генерация текста
response = generator("Объясни принципы когнитивного программирования.", max_length=100)
print(response[0]["generated_text"])
```
2.3.3 Интеграция RAG и LLM на AWS SageMaker
Пример: Создание высоконагруженной системы на AWS
AWS SageMaker предоставляет инструменты для масштабируемой обработки данных и работы с LLM.
Шаги развертывания:
1. Создайте SageMaker Notebook Instance с GPU.
2. Используйте встроенные контейнеры для работы с языковыми моделями.
Пример настройки:
```python
import boto3
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel
# Настройка модели
huggingface_model = HuggingFaceModel(
model_data="s3://bucket-name/model.tar.gz",
role=get_execution_role(),
transformers_version="4.6",
pytorch_version="1.7",
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=71587849?lfrom=390579938) на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
Лэй Энстазия
Книга представляет собой практическое руководство по созданию интеллектуальных тренажеров на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG) и языковых моделей (LLM). Автор подробно описывает ключевые этапы разработки: сбор и структурирование данных, выбор технологий и инструментов, интеграцию RAG с LLM, проектирование пользовательского интерфейса, обучение моделей, тестирование и развертывание. Особое внимание уделено автоматизации процессов обработки данных, созданию эффективных алгоритмов поиска и генерации контента, а также разработке интерфейсов, ориентированных на пользователя. Каждая глава включает детализированные примеры, технические рекомендации и готовые фрагменты кода. Книга будет полезна разработчикам, исследователям и специалистам, заинтересованным в применении искусственного интеллекта для когнитивного программирования корпоративного сознания.
Лэй Энстазия
ИИ-агент в когнитивном программировании сознания – объединяем RAG и LLM
Работа из серии по внедрению концепции когнитивного программирования корпоративного сознания (КПКС), рассматривающая все циклы разработки когнитивного тренажера в рамках объединения генеративных ответов на запросы по принципу Prompt-Engineer -> RAG -> LLM.
Вступление
Современные технологии искусственного интеллекта открывают новые горизонты для изучения и трансформации корпоративного сознания. Концепция когнитивного программирования, направленная на оптимизацию коллективного мышления и повышения эффективности взаимодействия внутри организаций, приобретает особую значимость в условиях динамично изменяющегося мира.
Эта книга посвящена созданию когнитивного тренажера – интеллектуального инструмента, способного обучать, поддерживать принятие решений и адаптироваться под запросы пользователей в режиме реального времени. Мы объединим Retrieval-Augmented Generation (RAG) и языковые модели (LLM), чтобы построить систему, которая станет не только источником знаний, но и проводником для формирования новых когнитивных навыков.
Целью данного руководства является пошаговое описание процесса разработки веб-интерфейса когнитивного тренажера. Мы разберем все ключевые этапы: от подготовки и структурирования данных до интеграции технологий и тестирования системы. Читатели узнают, как собрать и очистить данные, настроить RAG для эффективного поиска, оптимизировать языковую модель и интегрировать эти элементы в функциональный интерфейс.
Книга ориентирована на специалистов, занимающихся когнитивным программированием, разработчиков систем искусственного интеллекта, а также исследователей, работающих с корпоративными структурами. Здесь представлены не только теоретические подходы, но и готовые технические решения, что позволяет сразу перейти к практике.
Вместе мы создадим тренажер, способный не просто обучать, но и преобразовывать мышление – шаг к построению интеллектуального будущего, где коллективное сознание станет инструментом стратегического роста.
Этап 1: Подготовка данных
1.1 Сбор данных: Соберите десятки текстовых файлов, содержащих информацию о концепции когнитивного программирования. Убедитесь, что данные релевантны, актуальны и не содержат дубликатов.
1.2 Очистка данных: Удалите стоп-слова, HTML-теги, лишние символы. Проведите нормализацию текста (например, приведение к нижнему регистру).
1.3 Анализ структуры: Если файлы имеют разную структуру, унифицируйте формат (например, JSON, CSV или текст).
1.4 Создание базы знаний: Структурируйте данные в виде таблиц, онтологий или графа знаний для более точного поиска.
1.5 Векторизация данных: Преобразуйте текст в числовые векторы с использованием методов, таких как BERT, Sentence Transformers, или Word2Vec.
1.1 Сбор данных
Источники данных:
Внутренние источники: Архивные документы компании. Внутренние обучающие материалы, связанные с когнитивным программированием. Методические пособия, инструкции и презентации.
Внешние источники: Открытые статьи, научные публикации и книги по теме когнитивного программирования. Форумы, блоги или веб-сайты специалистов.
Необходимые лицензии: Проверьте, что собранные внешние данные не нарушают авторские права.
Критерии релевантности:
Тематика: Данные должны касаться когнитивного программирования сознания, его методов и применения.
Актуальность: Убедитесь, что данные не устарели (например, материалы, опубликованные не более 3–5 лет назад).
Полнота: Информация должна содержать ответы на основные вопросы, чтобы минимизировать пробелы.
Организация файлов:
Разделите данные по категориям: Теоретические основы (определения, термины). Практические кейсы. Часто задаваемые вопросы (FAQ). Примеры когнитивных моделей.
Практические примеры для сбора данных
1.1.1 Использование внутренних источников
Пример: Обработка архивных документов компании
1. Автоматическое извлечение информации из PDF-файлов:
```python
import PyPDF2
def extract_text_from_pdf(file_path):
with open(file_path, "rb") as file:
reader = PyPDF2.PdfReader(file)
text = ""
for page in reader.pages:
text += page.extract_text()
return text
pdf_text = extract_text_from_pdf("internal_documents.pdf")
print("Извлечённый текст:", pdf_text[:500])
```
2. Классификация данных:
Разделите извлечённый текст на категории:
```python
theoretical = []
practical = []
for line in pdf_text.split("\n"):
if "определение" in line.lower() or "термин" in line.lower():
theoretical.append(line)
elif "пример" in line.lower():
practical.append(line)
print("Теория:", theoretical[:5])
print("Практика:", practical[:5])
```
Результат: Внутренние материалы классифицированы для дальнейшего использования.
1.1.2 Использование внешних источников
Пример: Сбор научных статей с использованием BeautifulSoup
1. Скрейпинг данных из открытых источников:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_articles(base_url, keyword):
response = requests.get(f"{base_url}/search?q={keyword}")
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
articles = []
for result in soup.find_all("div", class_="result"):
title = result.find("h2").text
link = result.find("a")["href"]
summary = result.find("p", class_="summary").text
articles.append({"title": title, "link": link, "summary": summary})
return articles
articles = fetch_articles("https://example.com", "когнитивное программирование")
print("Найденные статьи:", articles[:3])
```
2. Проверка лицензий:
Убедитесь, что данные не нарушают авторских прав, проверяя метаданные статьи на открытые лицензии (например, Creative Commons).
Результат: Собраны релевантные статьи из научных источников.
1.1.3 Проверка данных на актуальность и релевантность
Пример: Фильтрация данных по дате и ключевым словам
1. Отфильтруйте устаревшие материалы:
```python
from datetime import datetime
def filter_recent_articles(articles, years=5):
threshold_date = datetime.now().year – years
return [article for article in articles if int(article.get("date", 0)) >= threshold_date]
filtered_articles = filter_recent_articles([
{"title": "Статья 1", "date": "2019"},
{"title": "Статья 2", "date": "2010"}
])
print("Актуальные статьи:", filtered_articles)
```
2. Проверка релевантности по ключевым словам:
```python
keywords = ["когнитивное программирование", "модель", "примеры"]
def filter_by_keywords(articles, keywords):
return [article for article in articles if any(keyword in article["summary"] for keyword in keywords)]
relevant_articles = filter_by_keywords(articles, keywords)
print("Релевантные статьи:", relevant_articles)
```
Результат: Оставлены только актуальные и релевантные материалы.
1.1.4 Организация файлов
Пример: Разделение данных по категориям
1. Структурируйте данные по типам:
```python
def organize_files(data):
categories = {"Теория": [], "Практика": [], "FAQ": []}
for item in data:
if "определение" in item["summary"].lower():
categories["Теория"].append(item)
elif "пример" in item["summary"].lower():
categories["Практика"].append(item)
elif "вопрос" in item["summary"].lower():
categories["FAQ"].append(item)
return categories
structured_data = organize_files(relevant_articles)
print("Структурированные данные:", structured_data)
```
2. Создание файловой структуры:
```python
import os
base_path = "./knowledge_base"
for category in structured_data:
os.makedirs(f"{base_path}/{category}", exist_ok=True)
for i, item in enumerate(structured_data[category]):
with open(f"{base_path}/{category}/doc_{i+1}.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
file.write(item["summary"])
```
Результат: Данные распределены по категориям с удобной файловой организацией.
1.1.5 Пример полного процесса сбора данных
Этап 1: Сбор внутренних данных
Извлечены обучающие материалы компании.
Классифицированы на теоретические основы и практические примеры.
Этап 2: Сбор внешних данных
Собраны научные статьи по ключевым словам.
Удалены устаревшие и нерелевантные статьи.
Этап 3: Интеграция в базу знаний
Все данные структурированы по категориям: Теория, Практика, FAQ.
Установлена файловая структура для удобной обработки.
Результат: Получен качественный набор данных для обучения модели и наполнения базы знаний.
Эти подходы обеспечивают системный подход к сбору, проверке и организации данных, что улучшает качество ответов когнитивного тренажера.
1.2 Очистка данных
Процесс очистки:
Удаление шумов: Уберите HTML-теги, ненужные ссылки, форматирование Markdown или LaTeX. Удалите таблицы, изображения и мета-данные, если они не несут ключевой информации.
Фильтрация информации: Исключите дублирующиеся тексты (например, одинаковые статьи, появившиеся в нескольких источниках). Удалите неинформативные фрагменты, такие как общие фразы, не относящиеся к теме.
Нормализация текста: Приведите текст к нижнему регистру для унификации обработки. Удалите специальные символы, такие как @, , или дополнительные пробелы.
Инструменты для очистки:
Python-библиотеки: `BeautifulSoup`: для удаления HTML-тегов. `re`: для удаления специфичных символов через регулярные выражения. `nltk` или `spaCy`: для удаления стоп-слов.
Автоматизация: Напишите скрипт для автоматической очистки всех файлов в заданной директории.
Практические примеры для этапа очистки данных
1.2.1 Удаление HTML-тегов и ненужных элементов
Пример: Очистка выгрузки с корпоративного сайта
Ваши данные включают статьи с HTML-тегами, ссылками и ненужными стилями. Используйте `BeautifulSoup` для автоматической очистки контента:
```python
from bs4 import BeautifulSoup
import os
def clean_html_file(filepath):
with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as file:
html_content = file.read()
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
clean_text = soup.get_text()
return clean_text.strip()
# Пример применения для директории
directory = "./data"
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith(".html"):
cleaned_text = clean_html_file(os.path.join(directory, filename))
with open(f"./cleaned/{filename.replace('.html', '.txt')}", "w", encoding="utf-8") as clean_file:
clean_file.write(cleaned_text)
```
Этот скрипт обработает все HTML-файлы, извлекая только текстовый контент.
1.2.2 Фильтрация дублирующихся текстов
Пример: Исключение одинаковых статей из нескольких источников
Если в базе обнаруживаются дублирующие тексты, используйте хэширование для их удаления.
```python
import hashlib
def remove_duplicates(texts):
unique_texts = {}
for text in texts:
text_hash = hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()
if text_hash not in unique_texts:
unique_texts[text_hash] = text
return list(unique_texts.values())
texts = ["Текст 1…", "Текст 2…", "Текст 1…"]
unique_texts = remove_duplicates(texts)
print(unique_texts)
```
Этот код сохранит только уникальные тексты, минимизируя объем данных.
1.2.3 Нормализация текста
Пример: Приведение текстов к единому формату
Для унификации данных выполните нормализацию текста: удаление стоп-слов, специальных символов и приведение к нижнему регистру.
```python
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('russian'))
def normalize_text(text):
text = text.lower()
# Приведение к нижнему регистру
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
# Удаление специальных символов
tokens = text.split()
filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]
# Удаление стоп-слов
return " ".join(filtered_tokens)
text = "Пример текста: как удалить лишние символы и нормализовать данные!"
normalized_text = normalize_text(text)
print(normalized_text)
```
Результат: `"пример текста удалить лишние символы нормализовать данные"`
1.2.4 Автоматизация процесса очистки
Пример: Скрипт для обработки всех файлов в папке
Создайте скрипт, который автоматически выполняет весь процесс очистки – удаляет шумы, фильтрует дубли и нормализует данные:
```python
import os
def process_files(input_dir, output_dir):
for filename in os.listdir(input_dir):
with open(os.path.join(input_dir, filename), "r", encoding="utf-8") as file:
raw_text = file.read()
# Очистка данных
clean_text = normalize_text(clean_html_file(raw_text))
# Сохранение результата
with open(os.path.join(output_dir, filename), "w", encoding="utf-8") as clean_file:
clean_file.write(clean_text)
process_files("./raw_data", "./cleaned_data")
```
Этот инструмент автоматизирует обработку данных для всех текстов в указанной директории.
1.2.5 Инструменты для ускорения обработки больших объемов данных
Пример: Использование `spaCy` для масштабных операций
Если объем данных велик, подключите `spaCy` для ускорения обработки:
```python
import spacy
nlp = spacy.load("ru_core_news_sm")
def process_with_spacy(text):
doc = nlp(text.lower())
return " ".join([token.text for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct])
text = "Когнитивное программирование – это подход, направленный на оптимизацию работы сознания."
processed_text = process_with_spacy(text)
print(processed_text)
```
Результат: `"когнитивное программирование подход направленный оптимизацию работы сознания"`
Эти примеры демонстрируют, как автоматизировать и оптимизировать процесс очистки данных для подготовки качественного материала, который станет основой для работы RAG и LLM.
1.3 Анализ структуры данных
Определение структуры:
Если данные в разных форматах (JSON, CSV, текст):
Приведите их к единому формату.
Например:
JSON: для работы с иерархически организованными данными.
CSV: для табличных данных (краткие справки, термины).
Текст: для длинных описательных данных (статьи, кейсы).
Шаги унификации:
1. Структурирование:
Определите ключевые поля:
Название текста.
Категория (теория, практика, примеры).
Ключевые слова.
Создайте единый формат для всех данных.
2. Конвертация:
Используйте Python-библиотеки, такие как `pandas` или `json`, для преобразования файлов.
Пример структуры JSON:
```json
{
"title": "Основы когнитивного программирования",
"category": "Теория",
"content": "Когнитивное программирование – это…",
"keywords": ["когнитивное программирование", "теория", "сознание"]
}
```
Практические примеры для этапа анализа структуры данных
1.3.1 Приведение данных к единому формату
Пример: Унификация форматов JSON, CSV и текста
Предположим, вы имеете три типа данных:
1. Таблицы в формате CSV с краткими определениями терминов.
2. Тексты в формате TXT с описанием кейсов.
3. Неструктурированные данные в JSON.
Для унификации все данные преобразуются в JSON с фиксированной структурой.
```python
import pandas as pd
import json
import os
def csv_to_json(csv_file, output_file):
df = pd.read_csv(csv_file)
data = df.to_dict(orient="records")
with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
def txt_to_json(txt_file, output_file, category):
with open(txt_file, "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
data = {
"title": os.path.basename(txt_file).replace(".txt", ""),
"category": category,
"content": content.strip()
}
with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
# Пример вызова функций
csv_to_json("terms.csv", "terms.json")
txt_to_json("case_description.txt", "case.json", "Кейсы")
```
Результат – преобразованные данные в едином формате JSON.
1.3.2 Структурирование данных
Пример: Разделение данных по ключевым категориям
При обработке собранной информации важно выделить ключевые поля, такие как заголовок, категория и ключевые слова. Для этого создайте функцию, которая добавляет недостающие поля и унифицирует структуру.
```python
def structure_data(raw_data, category):
structured_data = []
for item in raw_data:
structured_data.append({
"title": item.get("title", "Без названия"),
"category": category,
"content": item.get("content", ""),
"keywords": item.get("keywords", [])
})
return structured_data
# Пример исходных данных
raw_data = [
{"title": "Модель командного мышления", "content": "Описание модели…"},
{"content": "Описание когнитивных процессов…"}
]
structured = structure_data(raw_data, "Теория")
print(json.dumps(structured, ensure_ascii=False, indent=4))
```
Результат: добавлены заголовки и категории, что упрощает дальнейшую обработку.
1.3.3 Конвертация данных
Пример: Автоматическая обработка всех файлов в директории
Напишите скрипт, который обрабатывает файлы разных форматов и сохраняет их в едином формате JSON.
```python
def process_directory(input_dir, output_dir):
for filename in os.listdir(input_dir):
file_path = os.path.join(input_dir, filename)
if filename.endswith(".csv"):
csv_to_json(file_path, os.path.join(output_dir, filename.replace(".csv", ".json")))
elif filename.endswith(".txt"):
txt_to_json(file_path, os.path.join(output_dir, filename.replace(".txt", ".json")), "Кейсы")
elif filename.endswith(".json"):
# Дополнительная обработка JSON (если требуется)
pass
process_directory("./raw_data", "./processed_data")
```
Этот подход обеспечивает унификацию данных на основе их типа.
1.3.4 Формирование структуры для работы с данными
Пример: Структура базы знаний для когнитивного тренажера
Создайте JSON-файл, который будет хранить данные по ключевым тематикам.
```json
[
{
"title": "Основы когнитивного программирования",
"category": "Теория",
"content": "Когнитивное программирование – это метод…",
"keywords": ["основы", "когнитивное программирование", "теория"]
},
{
"title": "Кейс: Внедрение когнитивных моделей",
"category": "Кейсы",
"content": "Этот кейс описывает, как компания…",
"keywords": ["кейсы", "внедрение", "когнитивные модели"]
}
]
```
Такая структура обеспечивает удобный доступ к информации для алгоритмов RAG.
1.3.5 Проверка данных после унификации
Пример: Тестирование корректности структуры
После конвертации проверьте, что все данные соответствуют заданному формату, используя Python:
```python
def validate_data(data):
required_keys = ["title", "category", "content", "keywords"]
for item in data:
for key in required_keys:
if key not in item:
print(f"Ошибка: отсутствует ключ '{key}' в элементе {item['title']}")
print("Все данные проверены.")
# Пример проверки
with open("processed_data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
validate_data(data)
```
Этот процесс гарантирует, что все данные готовы к интеграции в когнитивный тренажер.
Данные примеры позволяют систематизировать данные, обеспечивая их подготовленность для дальнейшего использования в системе RAG и языковой модели.
1.4 Создание базы знаний
Форматы базы знаний:
Таблицы: Используйте для хранения кратких фактов, терминов или определений.
Инструменты: SQLite, PostgreSQL.
Граф знаний: Постройте граф с узлами (понятия, события) и ребрами (отношения между ними).
Инструменты: Neo4j, NetworkX.
Онтологии: Формализуйте знания о концепциях и их взаимосвязях.
Инструменты: Protеgе для OWL-онтологий.
Порядок действий:
Сегментация данных: Разбейте текст на логические блоки (например, заголовки и подзаголовки).
Категоризация: Создайте категорийный справочник, например: "Методологии", "Инструменты", "Примеры".
Верификация: Проверьте, что информация в базе знаний точна и не содержит противоречий.
Практические примеры для создания базы знаний
1.4.1 Таблицы для хранения кратких фактов и терминов
Пример: Использование SQLite для хранения определений
Создайте таблицу для терминов, связанных с когнитивным программированием.
```sql
CREATE TABLE terms (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
term TEXT NOT NULL,
definition TEXT NOT NULL,
category TEXT NOT NULL
);
INSERT INTO terms (term, definition, category) VALUES
("Когнитивное программирование", "Подход, направленный на оптимизацию корпоративного сознания.", "Теория"),
("Модель мышления команд", "Описание когнитивных процессов, влияющих на взаимодействие в команде.", "Методология");
```
Эти данные можно использовать для быстрого поиска определений в системе.
1.4.2 Граф знаний для представления связей
Пример: Построение графа знаний с NetworkX
Постройте граф знаний, где узлы представляют ключевые понятия, а ребра – их взаимосвязи.
```python
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Создание графа
G = nx.Graph()
G.add_node("Когнитивное программирование", category="Теория")
G.add_node("Модель мышления команд", category="Методология")
G.add_node("Внедрение когнитивных моделей", category="Кейсы")
G.add_edge("Когнитивное программирование", "Модель мышления команд", relation="Определяет")
G.add_edge("Модель мышления команд", "Внедрение когнитивных моделей", relation="Применяется в")
# Визуализация графа
nx.draw(G, with_labels=True, node_color="lightblue", font_size=10, node_size=3000)
plt.show()
```
Этот граф помогает визуализировать взаимосвязи между концепциями и использовать их для навигации внутри базы знаний.
1.4.3 Формализация знаний с помощью онтологий
Пример: Создание онтологии в Protеgе
В Protеgе создайте онтологию, где классы представляют категории данных, такие как "Методологии" и "Примеры".
Создайте класс `Методологии` с подклассами, например, `Модель мышления команд`.
Определите свойства, связывающие классы, например, `применяется в` между `Методологиями` и `Кейсами`.
Эта структура помогает формализовать знания для их дальнейшего использования в RAG.
1.4.4 Сегментация данных
Пример: Разделение длинного текста на логические блоки*
Используйте Python для автоматической сегментации данных на основе заголовков и подзаголовков.
```python
def segment_text(text):
segments = []
lines = text.split("\n")
current_segment = {"title": None, "content": ""}
for line in lines:
if line.startswith("#"): # Заголовки
if current_segment["title"]:
segments.append(current_segment)
current_segment = {"title": line.strip("# "), "content": ""}
else:
current_segment["content"] += line + " "
if current_segment["title"]:
segments.append(current_segment)
return segments
text = """
# Основы когнитивного программирования
Когнитивное программирование – это подход…
# Модель мышления команд
Описание модели…
"""
segments = segment_text(text)
print(segments)
```
Результат: список сегментов, каждый из которых можно сохранить как отдельный элемент базы знаний.
1.4.5 Категоризация данных
Пример: Создание категорийного справочника
Организуйте данные по ключевым темам, чтобы упростить поиск и обработку.
```json
{
"categories": {
"Теория": ["Основы когнитивного программирования", "Принципы командного мышления"],
"Методологии": ["Модель мышления команд"],
"Кейсы": ["Внедрение когнитивных моделей"]
}
}
```
Этот справочник можно использовать для фильтрации данных в интерфейсе тренажера.
1.4.6 Верификация данных
Пример: Проверка на полноту и точность
После создания базы знаний проведите автоматизированную проверку данных, чтобы выявить ошибки и пропуски.
```python
def verify_data(data):
for item in data:
if not item.get("title") or not item.get("content"):
print(f"Ошибка: Не хватает данных в элементе {item}")
if "keywords" not in item or not item["keywords"]:
print(f"Предупреждение: Отсутствуют ключевые слова в {item['title']}")
# Пример проверки
data = [
{"title": "Основы когнитивного программирования", "content": "Описание…", "keywords": []},
{"title": "Модель мышления команд", "content": "Описание модели…"}
]
verify_data(data)
```
Этот скрипт позволяет находить неполные записи, чтобы устранить их до запуска системы.
Эти практические примеры помогут эффективно организовать, сегментировать и верифицировать данные для создания базы знаний, полностью готовой к интеграции с когнитивным тренажером.
1.5 Векторизация данных
Цель: Преобразование текста в векторное представление для эффективного поиска релевантной информации.
Методы:
Word Embeddings: Используйте модели, такие как Word2Vec или GloVe, для базовой векторизации слов.
Sentence Embeddings: Модели Sentence Transformers (например, `all-MiniLM-L6-v2`) позволяют создавать компактные векторы для предложений.
Contextual Embeddings: BERT или RoBERTa для учета контекста слов в предложении.
Шаги:
Предварительная обработка текста: Проверьте токенизацию, удалите стоп-слова (если это необходимо).
Обучение или использование предобученных моделей: Используйте библиотеки, такие как Hugging Face Transformers.
Построение индекса векторов: сохраните векторы в формате, поддерживаемом Faiss или Pinecone.
Пример кода:
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
texts = ["Когнитивное программирование – это…", "Основы работы сознания…"]
vectors = model.encode(texts)
# Сохранение вектора в базе
import faiss
index = faiss.IndexFlatL2(len(vectors[0]))
index.add(vectors)
```
Практические примеры для этапа векторизации данных
1.5.1 Векторизация текстов с использованием Word2Vec
Пример: Генерация векторов для отдельных слов
Если ваша база знаний включает много специализированных терминов, используйте Word2Vec для создания векторов слов, которые отражают их контекстное значение.
```python
from gensim.models import Word2Vec
# Пример текстов
sentences = [
["когнитивное", "программирование", "оптимизация"],
["командное", "взаимодействие", "модель"],
]
# Обучение Word2Vec модели
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# Получение вектора для слова "когнитивное"
vector = model.wv["когнитивное"]
print(vector)
```
Этот метод подходит для задач, где требуется анализ отдельных слов или построение простой семантической карты.
1.5.2 Sentence Embeddings для предложений и абзацев
Пример: Создание векторов для поисковой системы
Если пользователь задает запрос в свободной форме, используйте Sentence Transformers для создания векторов предложений.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
# Загрузка модели
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
# Пример текстов
texts = [
"Когнитивное программирование помогает улучшить корпоративное мышление.",
"Модели взаимодействия команд основаны на когнитивных процессах."
]
# Создание векторов
vectors = model.encode(texts)
print("Размер векторов:", np.array(vectors).shape)
```
Эти векторы можно использовать для сравнения текстов по косинусному сходству.
1.5.3 Использование BERT для учета контекста
Пример: Векторизация с учетом контекста слов в предложении
BERT позволяет учитывать контекст слова, что особенно важно для терминов с несколькими значениями.
```python
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
# Загрузка модели и токенизатора
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
# Пример текста
text = "Cognitive programming improves team performance."
tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
# Получение эмбеддингов
with torch.no_grad():
embeddings = model(**tokens).last_hidden_state
sentence_embedding = torch.mean(embeddings, dim=1)
print(sentence_embedding.shape)
```
Этот подход особенно полезен для сложных текстов, где значение слова зависит от контекста.
1.5.4 Построение индекса для быстрого поиска
Пример: Интеграция с Faiss для поиска релевантных данных
Создайте индекс векторов и настройте алгоритм поиска ближайших соседей.
```python
import faiss
# Создание индекса
dimension = vectors.shape[1] # Размерность векторов
index = faiss.IndexFlatL2(dimension) # L2-норма
index.add(vectors) # Добавление векторов в индекс
# Пример запроса
query_vector = model.encode(["Какие преимущества дает когнитивное программирование?"])
distances, indices = index.search(query_vector, k=2) # Поиск 2 ближайших соседей
print("Результаты поиска:", indices)
```
Этот метод значительно ускоряет обработку запросов в базе знаний.
1.5.5 Векторизация с использованием Pinecone для облачных решений
Пример: Развертывание векторного индекса в Pinecone
Если объем данных велик и требуется облачное решение, используйте Pinecone для управления индексами.
```python
import pinecone
# Инициализация Pinecone
pinecone.init(api_key="your-api-key", environment="us-west1-gcp")
# Создание индекса
index = pinecone.Index("cognitive-programming")
# Добавление векторов
for i, vector in enumerate(vectors):
index.upsert([(str(i), vector)])
# Поиск
query_vector = model.encode(["Как оптимизировать командное мышление?"])
results = index.query(query_vector, top_k=2, include_metadata=True)
print(results)
```
Этот инструмент подходит для масштабируемых приложений, где требуется быстрая обработка запросов.
1.5.6 Применение векторных операций
Пример: Группировка данных по смыслу
Используйте кластеризацию для группировки схожих векторов.
```python
from sklearn.cluster import KMeans
# Кластеризация
num_clusters = 3
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=42)
kmeans.fit(vectors)
# Назначение кластеров текстам
labels = kmeans.labels_
for text, label in zip(texts, labels):
print(f"Текст: {text} ? Кластер: {label}")
```
Эта техника помогает структурировать базу знаний для более точного поиска.
Эти примеры демонстрируют различные подходы к векторизации данных, их оптимизации и интеграции, обеспечивая основу для эффективной работы когнитивного тренажера.
Заключение
На этапе подготовки данных ключевым является:
1. Сбор только релевантной информации.
2. Очистка и структурирование для дальнейшего поиска.
3. Преобразование текстов в векторные представления, оптимизированные для быстрого поиска в системе RAG.
Этап 2: Выбор технологии и инструментов
2.1 Выбор LLM: Рассмотрите модели, такие как GPT-4, BERT, или T5, в зависимости от задачи и бюджета. Определите, нужна ли тонкая настройка модели.
2.2 Выбор библиотек:
Для RAG: LangChain, Haystack.
Для векторизации: Hugging Face Transformers, Sentence Transformers.
Для поиска: Faiss, Weaviate или Pinecone.
2.3 Выбор оборудования: Если объем данных значительный, используйте GPU или облачные платформы (Google Cloud, AWS, или Azure).
2.1 Выбор LLM (анализ задач):
Перед выбором языковой модели определите специфику задач:
Генерация ответов: Если требуется создать полный и связный текст, идеально подходят GPT-4 или T5.
Извлечение фактов: Для извлечения конкретной информации (например, ключевых данных) эффективны модели BERT или DistilBERT.
Тонкая настройка под доменную область: GPT-4 или BERT могут быть адаптированы для работы с данными о когнитивном программировании.
Критерии выбора:
Размер модели:
GPT-4: Универсальная модель для задач высокой сложности, подходит для работы с большим контекстом.
T5: Идеальна для многофункциональных задач, таких как суммирование, генерация и перевод.
BERT: Эффективна для задач классификации, извлечения информации, ответов на вопросы.
Бюджет:
GPT-4 требует больше ресурсов (стоимость использования API выше). Для бюджетных решений подойдут BERT и T5 меньших размеров (например, DistilBERT, T5-small).
Контекстная длина:
GPT-4 поддерживает длинный контекст, что важно для интеграции с RAG. BERT ограничена длиной входного текста (до 512 токенов), поэтому может быть полезна для более узких задач.
Тонкая настройка:
Когда нужна: Если база данных специфична (например, термины или концепции когнитивного программирования), необходимо дообучение модели.
Когда не нужна: Если общие языковые модели справляются с генерацией ответов.
Пошаговый процесс:
1. Соберите данные (вопросы-ответы или метки).
2. Используйте библиотеки (например, Hugging Face) для адаптации модели.
3. Ограничьте число эпох, чтобы избежать переобучения.
Инструменты для работы с LLM:
Hugging Face Transformers: Универсальная библиотека для загрузки, тонкой настройки и использования моделей.
OpenAI API: Простой способ работы с GPT-4 без настройки инфраструктуры.
Практические примеры для выбора и настройки LLM
2.1.1 Выбор модели в зависимости от задачи
Пример: Использование GPT-4 для генерации развернутых ответов
Если требуется создавать связные и детализированные ответы на вопросы о когнитивном программировании, подключите GPT-4 через OpenAI API.
```python
import openai
# Запрос к GPT-4
openai.api_key = "your-api-key"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "Ты эксперт по когнитивному программированию."},
{"role": "user", "content": "Объясни, как когнитивное программирование помогает улучшить командное взаимодействие."}
],
max_tokens=500,
temperature=0.7
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])
```
Этот подход подходит для задач, требующих креативности и глубокого анализа.
2.1.2 Извлечение фактов с использованием BERT
Пример: Извлечение ключевой информации из текста
Если необходимо извлекать конкретные факты, такие как определения или принципы, используйте предобученную модель BERT.
```python
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch
# Загрузка модели и токенизатора
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")
# Пример текста и вопроса
text = "Когнитивное программирование – это подход, направленный на оптимизацию корпоративного мышления."
question = "Что такое когнитивное программирование?"
# Подготовка данных
inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs.input_ids[0][answer_start:answer_end]))
print(answer)
```
Этот метод полезен для поиска точных определений и фактов.
2.1.3 Тонкая настройка модели на доменную область
Пример: Адаптация BERT для работы с данными о когнитивном программировании
Если в базе знаний есть специфичные термины, дообучите модель на основе имеющихся данных.
```python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
# Загрузка данных
dataset = load_dataset("csv", data_files={"train": "train.csv", "validation": "validation.csv"})
# Настройка модели
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
def tokenize_function(example):
return tokenizer(example["text"], padding="max_length", truncation=True)
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
# Обучение модели
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
evaluation_strategy="epoch",
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=8,
num_train_epochs=3
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_datasets["train"],
eval_dataset=tokenized_datasets["validation"]
)
trainer.train()
```
После настройки модель сможет давать более точные ответы, учитывая специфику данных.
2.1.4 Оптимизация использования моделей в рамках бюджета
Пример: Использование T5 для задач суммирования и генерации
Если нужно экономить ресурсы, используйте T5 меньшего размера (например, T5-small) для задач, таких как суммирование текста или генерация кратких ответов.
```python
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
# Загрузка модели
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")
# Пример текста для суммирования
text = "Когнитивное программирование позволяет улучшить взаимодействие в командах, внедряя эффективные модели мышления."
# Подготовка данных
input_text = "summarize: " + text
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
# Генерация суммарного текста
outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=4, early_stopping=True)
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(summary)
```
Этот метод подходит для генерации кратких ответов и экономии вычислительных ресурсов.
2.1.5 Выбор модели в зависимости от длины контекста
Пример: Работа с длинными контекстами в GPT-4
Если запросы пользователей содержат длинный текст, настройте модель для обработки расширенного контекста:
```python
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "Ты эксперт по когнитивному программированию."},
{"role": "user", "content": "Объясни, как каждый этап когнитивного программирования влияет на эффективность команд, используя приведенный текст: … (длинный текст) …"}
],
max_tokens=3000,
temperature=0.5
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])
```
GPT-4 поддерживает работу с большим контекстом, что делает его оптимальным выбором для таких задач.
2.1.6 Инструменты для работы с LLM
Пример: Использование Hugging Face для загрузки готовых моделей
Hugging Face предоставляет доступ к широкому спектру моделей, что упрощает интеграцию.
```python
from transformers import pipeline
# Загрузка модели для ответов на вопросы
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")
# Пример запроса
result = qa_pipeline({
"context": "Когнитивное программирование – это подход, направленный на оптимизацию корпоративного сознания.",
"question": "Что такое когнитивное программирование?"
})
print(result["answer"])
```
Эти примеры помогают выбрать подходящую модель и настроить ее для работы в когнитивном тренажере в рамках RAG.
2.2 Выбор библиотек:
Для RAG:
LangChain: Специализированная библиотека для построения RAG-систем. Поддерживает интеграцию с LLM, индексами (Faiss, Pinecone) и базами данных.
Преимущество: гибкость в настройке цепочек (поиск, обработка, генерация).
Haystack: Ориентирована на создание систем поиска и вопросов-ответов. Подходит для работы с графами знаний и документами.
Преимущество: визуальные инструменты для настройки рабочего процесса.
Использование: LangChain для сложных цепочек обработки. Haystack для задач поиска и визуализации результатов.
Для векторизации:
Hugging Face Transformers: Поддержка многих моделей для векторизации (BERT, RoBERTa, Sentence Transformers). Простая интеграция с RAG.
Sentence Transformers: Оптимизирована для создания векторных представлений предложений и абзацев. Подходит для задач поиска релевантных фрагментов.
Для поиска:
Faiss: Эффективный инструмент для поиска ближайших соседей в больших базах данных.
Преимущество: высокая скорость, особенно при использовании HNSW (Hierarchical Navigable Small World).
Weaviate: Система управления графами знаний с поддержкой векторного поиска.
Преимущество: простота интеграции с RAG.
Pinecone: Облачная платформа для векторного поиска с функцией масштабирования.
Преимущество: быстрое развертывание и управление индексами.
Выбор подходящей комбинации:
LangChain + Faiss: Для локальных систем с акцентом на скорость и гибкость.
Haystack + Pinecone: Для облачных решений, ориентированных на масштабируемость.
Практические примеры для выбора библиотек
2.2.1 Использование LangChain для построения цепочек обработки
Пример: Создание RAG-системы с LangChain и Faiss
LangChain позволяет объединить поиск, обработку и генерацию ответа.
```python
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.llms import OpenAI
# Подготовка данных для индекса
texts = [
"Когнитивное программирование – это метод оптимизации командной работы.",
"Модели мышления помогают в разработке стратегий."
]
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embeddings)
# Настройка LangChain
llm = OpenAI(model="gpt-4", openai_api_key="your-api-key")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
retriever=vectorstore.as_retriever(),
return_source_documents=True
)
# Запрос
query = "Как когнитивное программирование влияет на команды?"
response = qa_chain.run(query)
print(response)
```
Этот пример подходит для локальной системы с минимальными затратами на инфраструктуру.
2.2.2 Использование Haystack для визуализации рабочих процессов
Пример: Создание поисковой системы с Haystack и Pinecone
Haystack предоставляет удобные инструменты для работы с документами и визуализации процессов.
```python
from haystack.document_stores import PineconeDocumentStore
from haystack.nodes import DensePassageRetriever, FARMReader
from haystack.pipelines import ExtractiveQAPipeline
# Инициализация Pinecone
document_store = PineconeDocumentStore(
api_key="your-api-key",
environment="your-environment",
index="cognitive-docs"
)
# Настройка векторизатора и модели
retriever = DensePassageRetriever(
document_store=document_store,
query_embedding_model="facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base",
passage_embedding_model="facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base"
)
document_store.update_embeddings(retriever)
reader = FARMReader(model_name_or_path="deepset/roberta-base-squad2")
pipeline = ExtractiveQAPipeline(reader, retriever)
# Запрос
query = "Что такое когнитивное программирование?"
results = pipeline.run(query=query, params={"Retriever": {"top_k": 3}, "Reader": {"top_k": 1}})
print(results)
```
Этот пример подходит для облачных решений с визуализацией данных.
2.2.3 Векторизация текста с помощью Sentence Transformers
Пример: Оптимизация представления данных для поиска
Sentence Transformers позволяют создавать компактные векторные представления текста для интеграции с Faiss.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
# Загрузка модели
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
# Векторизация текстов
texts = [
"Когнитивное программирование помогает оптимизировать мышление.",
"Модели мышления используются в стратегиях командной работы."
]
vectors = model.encode(texts)
# Настройка Faiss
dimension = vectors.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(vectors)
# Поиск
query = "Как улучшить мышление в команде?"
query_vector = model.encode([query])
distances, indices = index.search(query_vector, k=2)
print("Релевантные тексты:", [texts[i] for i in indices[0]])
```
Этот метод полезен для быстрого поиска релевантной информации в локальных системах.
2.2.4 Использование Weaviate для управления графами знаний
Пример: Построение базы знаний с графами и векторным поиском
Weaviate подходит для интеграции графов знаний с поиском.
```python
import weaviate
# Инициализация Weaviate
client = weaviate.Client(
url="https://your-weaviate-instance.com",
auth_client_secret="your-secret-key"
)
# Создание схемы
schema = {
"classes": [
{
"class": "CognitiveProgramming",
"properties": [
{"name": "title", "dataType": ["string"]},
{"name": "content", "dataType": ["text"]},
]
}
]
}
client.schema.create(schema)
# Добавление данных
data = {
"title": "Когнитивное программирование",
"content": "Когнитивное программирование помогает улучшить мышление."
}
client.data_object.create(data, "CognitiveProgramming")
# Поиск
query = "Что такое когнитивное программирование?"
response = client.query.get("CognitiveProgramming", ["title", "content"]).with_near_text({"concepts": [query]}).do()
print(response)
```
Weaviate полезен для управления сложными структурами данных с семантическим поиском.
2.2.5 Комбинирование Haystack и Pinecone
Пример: Масштабируемое решение для облачных систем
Комбинируйте Haystack и Pinecone для обработки больших объемов данных.
```python
from haystack.document_stores import PineconeDocumentStore
from haystack.nodes import DensePassageRetriever
from haystack.pipelines import DocumentSearchPipeline
# Настройка Pinecone
document_store = PineconeDocumentStore(api_key="your-api-key", index="cognitive-data")
retriever = DensePassageRetriever(
document_store=document_store,
query_embedding_model="facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base",
passage_embedding_model="facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base"
)
document_store.update_embeddings(retriever)
# Создание пайплайна
pipeline = DocumentSearchPipeline(retriever)
# Поиск
query = "Как когнитивное программирование улучшает работу команд?"
result = pipeline.run(query=query, params={"Retriever": {"top_k": 5}})
print(result["documents"])
```
Этот пример демонстрирует масштабируемую архитектуру для работы с большими базами знаний.
2.3 Выбор оборудования
Ресурсы для RAG и LLM:
Локальное оборудование:
Подходит для небольших систем.
Минимальная конфигурация:
CPU: 8 ядер (Intel i7, AMD Ryzen 7).
GPU: NVIDIA RTX 3090 или выше (24 ГБ VRAM).
RAM: 32–64 ГБ.
Пример: использование Faiss для локального поиска.
Облачные платформы:
Подходит для масштабируемых и высоконагруженных систем.
Популярные платформы:
Google Cloud (Vertex AI): Поддержка TPU и интеграция с Hugging Face.
AWS (SageMaker): Обширные инструменты для машинного обучения.
Microsoft Azure AI: Простая интеграция с OpenAI API.
Преимущество: возможность динамического масштабирования ресурсов.
Оптимизация ресурсов:
Используйте предварительно обученные модели, чтобы сократить вычислительные затраты. Для поиска в базе данных (Faiss, Pinecone) достаточно CPU, но генерация на LLM требует GPU.
Рекомендации:
Для разработки: Google Colab (бесплатно, но с ограничением на время работы GPU).
Для продакшена: аренда GPU в облаке (например, A100 в Google Cloud).
Взаимосвязь между компонентами:
LLM: Отвечает за генерацию текста на основе найденных данных. Интегрируется с LangChain или Haystack для создания RAG-цепочек.
RAG: Управляет процессом поиска релевантной информации. Обеспечивает контекст для LLM.
Оборудование: Гарантирует стабильную работу всей системы, особенно при больших объемах запросов.
Практические примеры для выбора оборудования
2.3.1 Настройка локального оборудования для RAG
Пример: Локальная система с использованием Faiss для быстрого поиска
Для небольших систем, работающих с ограниченным объемом данных, можно использовать локальный сервер с GPU.
Конфигурация оборудования:
CPU: Intel i7-12700K (12 ядер)
GPU: NVIDIA RTX 3090 (24 ГБ VRAM)
RAM: 64 ГБ
```python
import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Векторизация текста
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
texts = ["Текст 1: Когнитивное программирование…", "Текст 2: Пример взаимодействия…"]
vectors = model.encode(texts)
# Настройка индекса Faiss
dimension = vectors.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(vectors)
# Поиск
query_vector = model.encode(["Как улучшить мышление команды?"])
distances, indices = index.search(query_vector, k=1)
print("Найденный текст:", texts[indices[0][0]])
```
Этот подход оптимален для тестирования и разработки на локальном оборудовании.
2.3.2 Использование Google Cloud для масштабируемого решения
Пример: Развертывание на Google Cloud с Vertex AI
Если требуется обрабатывать большой объем запросов, настройте облачное решение с поддержкой TPU для ускорения работы LLM.
Конфигурация облака:
Тип машин: `n1-standard-8` (8 vCPU, 30 ГБ RAM)
GPU: NVIDIA A100 (40 ГБ VRAM)
```bash
# Создание виртуальной машины с поддержкой GPU
gcloud compute instances create cognitive-rag \
–-machine-type=n1-standard-8 \
–-accelerator=type=nvidia-tesla-a100,count=1 \
–-image-family=common-cu110 \
–-image-project=deeplearning-platform-release \
–-boot-disk-size=100GB
```
После развертывания можно использовать Hugging Face для запуска LLM в облаке:
```python
from transformers import pipeline
# Загрузка модели
generator = pipeline("text-generation", model="gpt-neo-2.7B", device=0)
# Генерация текста
response = generator("Объясни принципы когнитивного программирования.", max_length=100)
print(response[0]["generated_text"])
```
2.3.3 Интеграция RAG и LLM на AWS SageMaker
Пример: Создание высоконагруженной системы на AWS
AWS SageMaker предоставляет инструменты для масштабируемой обработки данных и работы с LLM.
Шаги развертывания:
1. Создайте SageMaker Notebook Instance с GPU.
2. Используйте встроенные контейнеры для работы с языковыми моделями.
Пример настройки:
```python
import boto3
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel
# Настройка модели
huggingface_model = HuggingFaceModel(
model_data="s3://bucket-name/model.tar.gz",
role=get_execution_role(),
transformers_version="4.6",
pytorch_version="1.7",
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=71587849?lfrom=390579938) на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
Лэй Энстазия
Тип: электронная книга
Жанр: Программы
Язык: на русском языке
Стоимость: 990.00 ₽
Издательство: Автор
Дата публикации: 30.01.2025
Отзывы: Пока нет Добавить отзыв
О книге: Книга представляет собой практическое руководство по созданию интеллектуальных тренажеров на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG) и языковых моделей (LLM). Автор подробно описывает ключевые этапы разработки: сбор и структурирование данных, выбор технологий и инструментов, интеграцию RAG с LLM, проектирование пользовательского интерфейса, обучение моделей, тестирование и развертывание. Особое внимание уделено автоматизации процессов обработки данных, созданию эффективных алгоритмов поиска и генерации контента, а также разработке интерфейсов, ориентированных на пользователя. Каждая глава включает детализированные примеры, технические рекомендации и готовые фрагменты кода. Книга будет полезна разработчикам, исследователям и специалистам, заинтересованным в применении искусственного интеллекта для когнитивного программирования корпоративного сознания.