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.

2.2 Выбор библиотек:

Для RAG:

LangChain: Специализированная библиотека для построения RAG-систем. Поддерживает интеграцию с LLM, индексами (Faiss, Pinecone) и базами данных.

Преимущество: гибкость в настройке цепочек (поиск, обработка, генерация).

Haystack: Ориентирована на создание систем поиска и вопросов-ответов. Подходит для работы с графами знаний и документами.

Преимущество: визуальные инструменты для настройки рабочего процесса.

Использование: LangChain для сложных цепочек обработки. Haystack для задач поиска и визуализации результатов.

Для векторизации:

Hugging Face Transformers: Поддержка многих моделей для векторизации (BERT, RoBERTa, Sentence Transformers). Простая интеграция с RAG.

Sentence Transformers: Оптимизирована для создания векторных представлений предложений и абзацев. Подходит для задач поиска релевантных фрагментов.

Для поиска:

Faiss: Эффективный инструмент для поиска ближайших соседей в больших базах данных.

Преимущество: высокая скорость, особенно при использовании HNSW (Hierarchical Navigable Small World).

Weaviate: Система управления графами знаний с поддержкой векторного поиска.

Преимущество: простота интеграции с RAG.

Pinecone: Облачная платформа для векторного поиска с функцией масштабирования.

Преимущество: быстрое развертывание и управление индексами.

Выбор подходящей комбинации:

LangChain + Faiss: Для локальных систем с акцентом на скорость и гибкость.

Haystack + Pinecone: Для облачных решений, ориентированных на масштабируемость.