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 и настройки LLM

2.1.1 Выбор модели в зависимости от задачи

Пример: Использование GPT-4 для генерации развернутых ответов

Если требуется создавать связные и детализированные ответы на вопросы о когнитивном программировании, подключите GPT-4 через OpenAI API.

```python

import openai

# Запрос к GPT-4

openai.api_key ="your-api-key"

response = openai.ChatCompletion.create(

model="gpt-4",

messages=[

{"role":"system","content":"Ты эксперт по когнитивному программированию."},

{"role":"user","content":"Объясни, как когнитивное программирование помогает улучшить командное взаимодействие."}

],

max_tokens=500,

temperature=0.7

)

print(response["choices"][0]["message"]["content"])

```

Этот подход подходит для задач, требующих креативности и глубокого анализа.

2.1.2 Извлечение фактов с использованием BERT

Пример: Извлечение ключевой информации из текста

Если необходимо извлекать конкретные факты, такие как определения или принципы, используйте предобученную модель BERT.

```python

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

import torch

# Загрузка модели и токенизатора

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")

model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")

# Пример текста и вопроса

text ="Когнитивное программирование — это подход, направленный на оптимизацию корпоративного мышления."

question ="Что такое когнитивное программирование?"

# Подготовка данных

inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():

outputs = model(**inputs)

answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)

answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1

answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs.input_ids[0][answer_start:answer_end]))

print(answer)

```

Этот метод полезен для поиска точных определений и фактов.

2.1.3 Тонкая настройка модели на доменную область

Пример: Адаптация BERT для работы с данными о когнитивном программировании

Если в базе знаний есть специфичные термины, дообучите модель на основе имеющихся данных.

```python

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

from datasets import load_dataset

# Загрузка данных

dataset = load_dataset("csv", data_files={"train":"train.csv","validation":"validation.csv"})

# Настройка модели

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

def tokenize_function(example):

return tokenizer(example["text"], padding="max_length", truncation=True)

tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# Обучение модели

training_args = TrainingArguments(

output_dir="./results",

evaluation_strategy="epoch",

learning_rate=2e-5,

per_device_train_batch_size=8,

num_train_epochs=3

)

trainer = Trainer(

model=model,

args=training_args,

train_dataset=tokenized_datasets["train"],

eval_dataset=tokenized_datasets["validation"]

)

trainer.train()

```

После настройки модель сможет давать более точные ответы, учитывая специфику данных.

2.1.4 Оптимизация использования моделей в рамках бюджета

Пример: Использование T5 для задач суммирования и генерации

Если нужно экономить ресурсы, используйте T5 меньшего размера (например, T5-small) для задач, таких как суммирование текста или генерация кратких ответов.

```python

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

# Загрузка модели

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")

# Пример текста для суммирования

text ="Когнитивное программирование позволяет улучшить взаимодействие в командах, внедряя эффективные модели мышления."

# Подготовка данных

input_text ="summarize:"+ text

input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# Генерация суммарного текста

outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=4, early_stopping=True)

summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(summary)

```

Этот метод подходит для генерации кратких ответов и экономии вычислительных ресурсов.

2.1.5 Выбор модели в зависимости от длины контекста

Пример: Работа с длинными контекстами в GPT-4

Если запросы пользователей содержат длинный текст, настройте модель для обработки расширенного контекста:

```python

response = openai.ChatCompletion.create(

model="gpt-4",

messages=[

{"role":"system","content":"Ты эксперт по когнитивному программированию."},

{"role":"user","content":"Объясни, как каждый этап когнитивного программирования влияет на эффективность команд, используя приведенный текст:… (длинный текст)…"}

],

max_tokens=3000,

temperature=0.5

)

print(response["choices"][0]["message"]["content"])

```

GPT-4 поддерживает работу с большим контекстом, что делает его оптимальным выбором для таких задач.

2.1.6 Инструменты для работы с LLM

Пример: Использование Hugging Face для загрузки готовых моделей

Hugging Face предоставляет доступ к широкому спектру моделей, что упрощает интеграцию.

```python

from transformers import pipeline

# Загрузка модели для ответов на вопросы

qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")

# Пример запроса

result = qa_pipeline({

"context":"Когнитивное программирование — это подход, направленный на оптимизацию корпоративного сознания.",

"question":"Что такое когнитивное программирование?"

})

print(result["answer"])

```

Эти примеры помогают выбрать подходящую модель и настроить ее для работы в когнитивном тренажере в рамках RAG.