ИИ-агент в когнитивном программировании сознания – объединяем RAG и LLM

Лэй Энстазия (2025)

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.

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.