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.

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.