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 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.