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.

1.5 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)

```