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.

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"]

}

```