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.

2.3 Выбор оборудования

Ресурсы для RAG и LLM:

Локальное оборудование:

Подходит для небольших систем.

Минимальная конфигурация:

CPU: 8 ядер (Intel i7, AMD Ryzen 7).

GPU: NVIDIA RTX 3090 или выше (24 ГБ VRAM).

RAM: 32–64 ГБ.

Пример: использование Faiss для локального поиска.

Облачные платформы:

Подходит для масштабируемых и высоконагруженных систем.

Популярные платформы:

Google Cloud (Vertex AI): Поддержка TPU и интеграция с Hugging Face.

AWS (SageMaker): Обширные инструменты для машинного обучения.

Microsoft Azure AI: Простая интеграция с OpenAI API.

Преимущество: возможность динамического масштабирования ресурсов.

Оптимизация ресурсов:

Используйте предварительно обученные модели, чтобы сократить вычислительные затраты. Для поиска в базе данных (Faiss, Pinecone) достаточно CPU, но генерация на LLM требует GPU.

Рекомендации:

Для разработки: Google Colab (бесплатно, но с ограничением на время работы GPU).

Для продакшена: аренда GPU в облаке (например, A100 в Google Cloud).

Взаимосвязь между компонентами:

LLM: Отвечает за генерацию текста на основе найденных данных. Интегрируется с LangChain или Haystack для создания RAG-цепочек.

RAG: Управляет процессом поиска релевантной информации. Обеспечивает контекст для LLM.

Оборудование: Гарантирует стабильную работу всей системы, особенно при больших объемах запросов.