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 оборудования

2.3.1 Настройка локального оборудования для RAG

Пример: Локальная система с использованием Faiss для быстрого поиска

Для небольших систем, работающих с ограниченным объемом данных, можно использовать локальный сервер с GPU.

Конфигурация оборудования:

CPU: Intel i7-12700K (12 ядер)

GPU: NVIDIA RTX 3090 (24 ГБ VRAM)

RAM: 64 ГБ

```python

import faiss

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Векторизация текста

model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

texts = ["Текст 1: Когнитивное программирование…","Текст 2: Пример взаимодействия…"]

vectors = model.encode(texts)

# Настройка индекса Faiss

dimension = vectors.shape[1]

index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

index.add(vectors)

# Поиск

query_vector = model.encode(["Как улучшить мышление команды?"])

distances, indices = index.search(query_vector, k=1)

print("Найденный текст:", texts[indices[0][0]])

```

Этот подход оптимален для тестирования и разработки на локальном оборудовании.

2.3.2 Использование Google Cloud для масштабируемого решения

Пример: Развертывание на Google Cloud с Vertex AI

Если требуется обрабатывать большой объем запросов, настройте облачное решение с поддержкой TPU для ускорения работы LLM.

Конфигурация облака:

Тип машин: `n1-standard-8` (8 vCPU, 30 ГБ RAM)

GPU: NVIDIA A100 (40 ГБ VRAM)

```bash

# Создание виртуальной машины с поддержкой GPU

gcloud compute instances create cognitive-rag \

–-machine-type=n1-standard-8 \

–-accelerator=type=nvidia-tesla-a100,count=1 \

–-image-family=common-cu110 \

–-image-project=deeplearning-platform-release \

–-boot-disk-size=100GB

```

После развертывания можно использовать Hugging Face для запуска LLM в облаке:

```python

from transformers import pipeline

# Загрузка модели

generator = pipeline("text-generation", model="gpt-neo-2.7B", device=0)

# Генерация текста

response = generator("Объясни принципы когнитивного программирования.", max_length=100)

print(response[0]["generated_text"])

```

2.3.3 Интеграция RAG и LLM на AWS SageMaker

Пример: Создание высоконагруженной системы на AWS

AWS SageMaker предоставляет инструменты для масштабируемой обработки данных и работы с LLM.

Шаги развертывания:

1. Создайте SageMaker Notebook Instance с GPU.

2. Используйте встроенные контейнеры для работы с языковыми моделями.

Пример настройки:

```python

import boto3

from sagemaker import get_execution_role

from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel

# Настройка модели

huggingface_model = HuggingFaceModel(

model_data="s3://bucket-name/model.tar.gz",

role=get_execution_role(),

transformers_version="4.6",

pytorch_version="1.7",

Конец ознакомительного фрагмента.