Лэй Энстазия
ИИ-агент в когнитивном программировании сознания – объединяем RAG и LLM

Работа из серии по внедрению концепции когнитивного программирования корпоративного сознания (КПКС), рассматривающая все циклы разработки когнитивного тренажера в рамках объединения генеративных ответов на запросы по принципу Prompt-Engineer -> RAG -> LLM.

Вступление

Современные технологии искусственного интеллекта открывают новые горизонты для изучения и трансформации корпоративного сознания. Концепция когнитивного программирования, направленная на оптимизацию коллективного мышления и повышения эффективности взаимодействия внутри организаций, приобретает особую значимость в условиях динамично изменяющегося мира.

Эта книга посвящена созданию когнитивного тренажера – интеллектуального инструмента, способного обучать, поддерживать принятие решений и адаптироваться под запросы пользователей в режиме реального времени. Мы объединим Retrieval-Augmented Generation (RAG) и языковые модели (LLM), чтобы построить систему, которая станет не только источником знаний, но и проводником для формирования новых когнитивных навыков.

Целью данного руководства является пошаговое описание процесса разработки веб-интерфейса когнитивного тренажера. Мы разберем все ключевые этапы: от подготовки и структурирования данных до интеграции технологий и тестирования системы. Читатели узнают, как собрать и очистить данные, настроить RAG для эффективного поиска, оптимизировать языковую модель и интегрировать эти элементы в функциональный интерфейс.

Книга ориентирована на специалистов, занимающихся когнитивным программированием, разработчиков систем искусственного интеллекта, а также исследователей, работающих с корпоративными структурами. Здесь представлены не только теоретические подходы, но и готовые технические решения, что позволяет сразу перейти к практике.

Вместе мы создадим тренажер, способный не просто обучать, но и преобразовывать мышление – шаг к построению интеллектуального будущего, где коллективное сознание станет инструментом стратегического роста.

Этап 1: Подготовка данных

1.1 Сбор данных: Соберите десятки текстовых файлов, содержащих информацию о концепции когнитивного программирования. Убедитесь, что данные релевантны, актуальны и не содержат дубликатов.

1.2 Очистка данных: Удалите стоп-слова, HTML-теги, лишние символы. Проведите нормализацию текста (например, приведение к нижнему регистру).

1.3 Анализ структуры: Если файлы имеют разную структуру, унифицируйте формат (например, JSON, CSV или текст).

1.4 Создание базы знаний: Структурируйте данные в виде таблиц, онтологий или графа знаний для более точного поиска.

1.5 Векторизация данных: Преобразуйте текст в числовые векторы с использованием методов, таких как BERT, Sentence Transformers, или Word2Vec.

1.1 Сбор данных

Источники данных:

Внутренние источники: Архивные документы компании. Внутренние обучающие материалы, связанные с когнитивным программированием. Методические пособия, инструкции и презентации.

Внешние источники: Открытые статьи, научные публикации и книги по теме когнитивного программирования. Форумы, блоги или веб-сайты специалистов.

Необходимые лицензии: Проверьте, что собранные внешние данные не нарушают авторские права.

Критерии релевантности:

Тематика: Данные должны касаться когнитивного программирования сознания, его методов и применения.

Актуальность: Убедитесь, что данные не устарели (например, материалы, опубликованные не более 3–5 лет назад).

Полнота: Информация должна содержать ответы на основные вопросы, чтобы минимизировать пробелы.

Организация файлов:

Разделите данные по категориям: Теоретические основы (определения, термины). Практические кейсы. Часто задаваемые вопросы (FAQ). Примеры когнитивных моделей.

Практические примеры для сбора данных

1.1.1 Использование внутренних источников

Пример: Обработка архивных документов компании

1. Автоматическое извлечение информации из PDF-файлов:

```python

import PyPDF2

def extract_text_from_pdf(file_path):

with open(file_path, "rb") as file:

reader = PyPDF2.PdfReader(file)

text = ""

for page in reader.pages:

text += page.extract_text()

return text

pdf_text = extract_text_from_pdf("internal_documents.pdf")

print("Извлечённый текст:", pdf_text[:500])

```

2. Классификация данных:

Разделите извлечённый текст на категории:

```python

theoretical = []

practical = []

for line in pdf_text.split("\n"):

if "определение" in line.lower() or "термин" in line.lower():

theoretical.append(line)

elif "пример" in line.lower():

practical.append(line)

print("Теория:", theoretical[:5])

print("Практика:", practical[:5])

```

Результат: Внутренние материалы классифицированы для дальнейшего использования.

1.1.2 Использование внешних источников

Пример: Сбор научных статей с использованием BeautifulSoup

1. Скрейпинг данных из открытых источников:

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_articles(base_url, keyword):

response = requests.get(f"{base_url}/search?q={keyword}")

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

articles = []

for result in soup.find_all("div", class_="result"):

title = result.find("h2").text

link = result.find("a")["href"]

summary = result.find("p", class_="summary").text

articles.append({"title": title, "link": link, "summary": summary})

return articles

articles = fetch_articles("https://example.com", "когнитивное программирование")

print("Найденные статьи:", articles[:3])

```

2. Проверка лицензий:

Убедитесь, что данные не нарушают авторских прав, проверяя метаданные статьи на открытые лицензии (например, Creative Commons).

Результат: Собраны релевантные статьи из научных источников.

1.1.3 Проверка данных на актуальность и релевантность

Пример: Фильтрация данных по дате и ключевым словам

1. Отфильтруйте устаревшие материалы:

```python

from datetime import datetime

def filter_recent_articles(articles, years=5):

threshold_date = datetime.now().year – years

return [article for article in articles if int(article.get("date", 0)) >= threshold_date]

filtered_articles = filter_recent_articles([

{"title": "Статья 1", "date": "2019"},

{"title": "Статья 2", "date": "2010"}

])

print("Актуальные статьи:", filtered_articles)

```

2. Проверка релевантности по ключевым словам:

```python

keywords = ["когнитивное программирование", "модель", "примеры"]

def filter_by_keywords(articles, keywords):

return [article for article in articles if any(keyword in article["summary"] for keyword in keywords)]

relevant_articles = filter_by_keywords(articles, keywords)

print("Релевантные статьи:", relevant_articles)

```

Результат: Оставлены только актуальные и релевантные материалы.

1.1.4 Организация файлов

Пример: Разделение данных по категориям

1. Структурируйте данные по типам:

```python

def organize_files(data):

categories = {"Теория": [], "Практика": [], "FAQ": []}

for item in data:

if "определение" in item["summary"].lower():

categories["Теория"].append(item)

elif "пример" in item["summary"].lower():

categories["Практика"].append(item)

elif "вопрос" in item["summary"].lower():

categories["FAQ"].append(item)

return categories

structured_data = organize_files(relevant_articles)

print("Структурированные данные:", structured_data)

```

2. Создание файловой структуры:

```python

import os

base_path = "./knowledge_base"

for category in structured_data:

os.makedirs(f"{base_path}/{category}", exist_ok=True)

for i, item in enumerate(structured_data[category]):

with open(f"{base_path}/{category}/doc_{i+1}.txt", "w", encoding="utf-8") as file:

file.write(item["summary"])

```

Результат: Данные распределены по категориям с удобной файловой организацией.

1.1.5 Пример полного процесса сбора данных

Этап 1: Сбор внутренних данных

Извлечены обучающие материалы компании.

Классифицированы на теоретические основы и практические примеры.

Этап 2: Сбор внешних данных

Собраны научные статьи по ключевым словам.

Удалены устаревшие и нерелевантные статьи.

Этап 3: Интеграция в базу знаний

Все данные структурированы по категориям: Теория, Практика, FAQ.

Установлена файловая структура для удобной обработки.

Результат: Получен качественный набор данных для обучения модели и наполнения базы знаний.

Эти подходы обеспечивают системный подход к сбору, проверке и организации данных, что улучшает качество ответов когнитивного тренажера.

1.2 Очистка данных

Процесс очистки:

Удаление шумов: Уберите HTML-теги, ненужные ссылки, форматирование Markdown или LaTeX. Удалите таблицы, изображения и мета-данные, если они не несут ключевой информации.

Фильтрация информации: Исключите дублирующиеся тексты (например, одинаковые статьи, появившиеся в нескольких источниках). Удалите неинформативные фрагменты, такие как общие фразы, не относящиеся к теме.

Нормализация текста: Приведите текст к нижнему регистру для унификации обработки. Удалите специальные символы, такие как @, , или дополнительные пробелы.

Инструменты для очистки:

Python-библиотеки: `BeautifulSoup`: для удаления HTML-тегов. `re`: для удаления специфичных символов через регулярные выражения. `nltk` или `spaCy`: для удаления стоп-слов.

Автоматизация: Напишите скрипт для автоматической очистки всех файлов в заданной директории.

Практические примеры для этапа очистки данных

1.2.1 Удаление HTML-тегов и ненужных элементов

Пример: Очистка выгрузки с корпоративного сайта

Ваши данные включают статьи с HTML-тегами, ссылками и ненужными стилями. Используйте `BeautifulSoup` для автоматической очистки контента:

```python

from bs4 import BeautifulSoup

import os

def clean_html_file(filepath):

with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as file:

html_content = file.read()

soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")

clean_text = soup.get_text()

return clean_text.strip()

# Пример применения для директории

directory = "./data"

for filename in os.listdir(directory):

if filename.endswith(".html"):

cleaned_text = clean_html_file(os.path.join(directory, filename))

with open(f"./cleaned/{filename.replace('.html', '.txt')}", "w", encoding="utf-8") as clean_file:

clean_file.write(cleaned_text)

```

Этот скрипт обработает все HTML-файлы, извлекая только текстовый контент.

1.2.2 Фильтрация дублирующихся текстов

Пример: Исключение одинаковых статей из нескольких источников

Если в базе обнаруживаются дублирующие тексты, используйте хэширование для их удаления.

```python

import hashlib

def remove_duplicates(texts):

unique_texts = {}

for text in texts:

text_hash = hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()

if text_hash not in unique_texts:

unique_texts[text_hash] = text

return list(unique_texts.values())

texts = ["Текст 1…", "Текст 2…", "Текст 1…"]

unique_texts = remove_duplicates(texts)

print(unique_texts)

```

Этот код сохранит только уникальные тексты, минимизируя объем данных.

1.2.3 Нормализация текста

Пример: Приведение текстов к единому формату

Для унификации данных выполните нормализацию текста: удаление стоп-слов, специальных символов и приведение к нижнему регистру.

```python

import re

import nltk

from nltk.corpus import stopwords

nltk.download('stopwords')

stop_words = set(stopwords.words('russian'))

def normalize_text(text):

text = text.lower()

# Приведение к нижнему регистру

text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)

# Удаление специальных символов

tokens = text.split()

filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]

# Удаление стоп-слов

return " ".join(filtered_tokens)

text = "Пример текста: как удалить лишние символы и нормализовать данные!"

normalized_text = normalize_text(text)

print(normalized_text)

```

Результат: `"пример текста удалить лишние символы нормализовать данные"`

1.2.4 Автоматизация процесса очистки

Пример: Скрипт для обработки всех файлов в папке

Создайте скрипт, который автоматически выполняет весь процесс очистки – удаляет шумы, фильтрует дубли и нормализует данные:

```python

import os

def process_files(input_dir, output_dir):

for filename in os.listdir(input_dir):

with open(os.path.join(input_dir, filename), "r", encoding="utf-8") as file:

raw_text = file.read()

# Очистка данных

clean_text = normalize_text(clean_html_file(raw_text))

# Сохранение результата

with open(os.path.join(output_dir, filename), "w", encoding="utf-8") as clean_file:

clean_file.write(clean_text)

process_files("./raw_data", "./cleaned_data")

```

Этот инструмент автоматизирует обработку данных для всех текстов в указанной директории.

1.2.5 Инструменты для ускорения обработки больших объемов данных

Пример: Использование `spaCy` для масштабных операций

Если объем данных велик, подключите `spaCy` для ускорения обработки:

```python

import spacy

nlp = spacy.load("ru_core_news_sm")

def process_with_spacy(text):

doc = nlp(text.lower())

return " ".join([token.text for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct])

text = "Когнитивное программирование – это подход, направленный на оптимизацию работы сознания."

processed_text = process_with_spacy(text)

print(processed_text)

```

Результат: `"когнитивное программирование подход направленный оптимизацию работы сознания"`

Эти примеры демонстрируют, как автоматизировать и оптимизировать процесс очистки данных для подготовки качественного материала, который станет основой для работы RAG и LLM.

1.3 Анализ структуры данных

Определение структуры:

Если данные в разных форматах (JSON, CSV, текст):

Приведите их к единому формату.

Например:

JSON: для работы с иерархически организованными данными.

CSV: для табличных данных (краткие справки, термины).

Текст: для длинных описательных данных (статьи, кейсы).

Шаги унификации:

1. Структурирование:

Определите ключевые поля:

Название текста.

Категория (теория, практика, примеры).

Ключевые слова.

Создайте единый формат для всех данных.

2. Конвертация:

Используйте Python-библиотеки, такие как `pandas` или `json`, для преобразования файлов.

Пример структуры JSON:

```json

{

"title": "Основы когнитивного программирования",

"category": "Теория",

"content": "Когнитивное программирование – это…",

"keywords": ["когнитивное программирование", "теория", "сознание"]

}

```

Практические примеры для этапа анализа структуры данных

1.3.1 Приведение данных к единому формату

Пример: Унификация форматов JSON, CSV и текста

Предположим, вы имеете три типа данных:

1. Таблицы в формате CSV с краткими определениями терминов.

2. Тексты в формате TXT с описанием кейсов.

3. Неструктурированные данные в JSON.

Для унификации все данные преобразуются в JSON с фиксированной структурой.

```python

import pandas as pd

import json

import os

def csv_to_json(csv_file, output_file):

df = pd.read_csv(csv_file)

data = df.to_dict(orient="records")

with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:

json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

def txt_to_json(txt_file, output_file, category):

with open(txt_file, "r", encoding="utf-8") as f:

content = f.read()

data = {

"title": os.path.basename(txt_file).replace(".txt", ""),

"category": category,

"content": content.strip()

}

with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:

json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

# Пример вызова функций

csv_to_json("terms.csv", "terms.json")

txt_to_json("case_description.txt", "case.json", "Кейсы")

```

Результат – преобразованные данные в едином формате JSON.

1.3.2 Структурирование данных

Пример: Разделение данных по ключевым категориям

При обработке собранной информации важно выделить ключевые поля, такие как заголовок, категория и ключевые слова. Для этого создайте функцию, которая добавляет недостающие поля и унифицирует структуру.

```python

def structure_data(raw_data, category):

structured_data = []

for item in raw_data:

structured_data.append({

"title": item.get("title", "Без названия"),

"category": category,

"content": item.get("content", ""),

"keywords": item.get("keywords", [])

})

return structured_data

# Пример исходных данных

raw_data = [

{"title": "Модель командного мышления", "content": "Описание модели…"},

{"content": "Описание когнитивных процессов…"}

]

structured = structure_data(raw_data, "Теория")

print(json.dumps(structured, ensure_ascii=False, indent=4))

```

Результат: добавлены заголовки и категории, что упрощает дальнейшую обработку.

1.3.3 Конвертация данных

Пример: Автоматическая обработка всех файлов в директории

Напишите скрипт, который обрабатывает файлы разных форматов и сохраняет их в едином формате JSON.

```python

def process_directory(input_dir, output_dir):

for filename in os.listdir(input_dir):

file_path = os.path.join(input_dir, filename)

if filename.endswith(".csv"):

csv_to_json(file_path, os.path.join(output_dir, filename.replace(".csv", ".json")))

elif filename.endswith(".txt"):

txt_to_json(file_path, os.path.join(output_dir, filename.replace(".txt", ".json")), "Кейсы")

elif filename.endswith(".json"):

# Дополнительная обработка JSON (если требуется)

pass

process_directory("./raw_data", "./processed_data")

```

Этот подход обеспечивает унификацию данных на основе их типа.

1.3.4 Формирование структуры для работы с данными

Пример: Структура базы знаний для когнитивного тренажера

Создайте JSON-файл, который будет хранить данные по ключевым тематикам.

```json

[

{

"title": "Основы когнитивного программирования",

"category": "Теория",

"content": "Когнитивное программирование – это метод…",

"keywords": ["основы", "когнитивное программирование", "теория"]

},

{

"title": "Кейс: Внедрение когнитивных моделей",

"category": "Кейсы",

"content": "Этот кейс описывает, как компания…",

"keywords": ["кейсы", "внедрение", "когнитивные модели"]

}

]

```

Такая структура обеспечивает удобный доступ к информации для алгоритмов RAG.

1.3.5 Проверка данных после унификации

Пример: Тестирование корректности структуры

После конвертации проверьте, что все данные соответствуют заданному формату, используя Python:

```python

def validate_data(data):

required_keys = ["title", "category", "content", "keywords"]

for item in data:

for key in required_keys:

if key not in item:

print(f"Ошибка: отсутствует ключ '{key}' в элементе {item['title']}")

print("Все данные проверены.")

# Пример проверки

with open("processed_data.json", "r", encoding="utf-8") as f:

data = json.load(f)

validate_data(data)

```

Этот процесс гарантирует, что все данные готовы к интеграции в когнитивный тренажер.

Данные примеры позволяют систематизировать данные, обеспечивая их подготовленность для дальнейшего использования в системе RAG и языковой модели.

1.4 Создание базы знаний

Форматы базы знаний:

Таблицы: Используйте для хранения кратких фактов, терминов или определений.

Инструменты: SQLite, PostgreSQL.

Граф знаний: Постройте граф с узлами (понятия, события) и ребрами (отношения между ними).

Инструменты: Neo4j, NetworkX.

Онтологии: Формализуйте знания о концепциях и их взаимосвязях.

Инструменты: Protégé для OWL-онтологий.

Порядок действий:

Сегментация данных: Разбейте текст на логические блоки (например, заголовки и подзаголовки).

Категоризация: Создайте категорийный справочник, например: "Методологии", "Инструменты", "Примеры".

Верификация: Проверьте, что информация в базе знаний точна и не содержит противоречий.

Практические примеры для создания базы знаний

1.4.1 Таблицы для хранения кратких фактов и терминов

Пример: Использование SQLite для хранения определений

Создайте таблицу для терминов, связанных с когнитивным программированием.

```sql

CREATE TABLE terms (

id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,

term TEXT NOT NULL,

definition TEXT NOT NULL,

category TEXT NOT NULL

);

INSERT INTO terms (term, definition, category) VALUES

("Когнитивное программирование", "Подход, направленный на оптимизацию корпоративного сознания.", "Теория"),

("Модель мышления команд", "Описание когнитивных процессов, влияющих на взаимодействие в команде.", "Методология");

```

Эти данные можно использовать для быстрого поиска определений в системе.

1.4.2 Граф знаний для представления связей

Пример: Построение графа знаний с NetworkX

Постройте граф знаний, где узлы представляют ключевые понятия, а ребра – их взаимосвязи.

```python

import networkx as nx

import matplotlib.pyplot as plt

# Создание графа

G = nx.Graph()

G.add_node("Когнитивное программирование", category="Теория")

G.add_node("Модель мышления команд", category="Методология")

G.add_node("Внедрение когнитивных моделей", category="Кейсы")

G.add_edge("Когнитивное программирование", "Модель мышления команд", relation="Определяет")

G.add_edge("Модель мышления команд", "Внедрение когнитивных моделей", relation="Применяется в")

# Визуализация графа

nx.draw(G, with_labels=True, node_color="lightblue", font_size=10, node_size=3000)

plt.show()

```

Этот граф помогает визуализировать взаимосвязи между концепциями и использовать их для навигации внутри базы знаний.

1.4.3 Формализация знаний с помощью онтологий

Пример: Создание онтологии в Protégé

В Protégé создайте онтологию, где классы представляют категории данных, такие как "Методологии" и "Примеры".

Создайте класс `Методологии` с подклассами, например, `Модель мышления команд`.

Определите свойства, связывающие классы, например, `применяется в` между `Методологиями` и `Кейсами`.

Эта структура помогает формализовать знания для их дальнейшего использования в RAG.

1.4.4 Сегментация данных

Пример: Разделение длинного текста на логические блоки*

Используйте Python для автоматической сегментации данных на основе заголовков и подзаголовков.

```python

def segment_text(text):

segments = []

lines = text.split("\n")

current_segment = {"title": None, "content": ""}

for line in lines:

if line.startswith("#"): # Заголовки

if current_segment["title"]:

segments.append(current_segment)

current_segment = {"title": line.strip("# "), "content": ""}

else:

current_segment["content"] += line + " "

if current_segment["title"]:

segments.append(current_segment)

return segments

text = """

# Основы когнитивного программирования

Когнитивное программирование – это подход…

# Модель мышления команд

Описание модели…

"""

segments = segment_text(text)

print(segments)

```

Результат: список сегментов, каждый из которых можно сохранить как отдельный элемент базы знаний.

1.4.5 Категоризация данных

Пример: Создание категорийного справочника

Организуйте данные по ключевым темам, чтобы упростить поиск и обработку.

```json

{

"categories": {

"Теория": ["Основы когнитивного программирования", "Принципы командного мышления"],

"Методологии": ["Модель мышления команд"],

"Кейсы": ["Внедрение когнитивных моделей"]

}

}

```

Этот справочник можно использовать для фильтрации данных в интерфейсе тренажера.

1.4.6 Верификация данных

Пример: Проверка на полноту и точность

После создания базы знаний проведите автоматизированную проверку данных, чтобы выявить ошибки и пропуски.

```python

def verify_data(data):

for item in data:

if not item.get("title") or not item.get("content"):

print(f"Ошибка: Не хватает данных в элементе {item}")

if "keywords" not in item or not item["keywords"]:

print(f"Предупреждение: Отсутствуют ключевые слова в {item['title']}")

# Пример проверки

data = [

{"title": "Основы когнитивного программирования", "content": "Описание…", "keywords": []},

{"title": "Модель мышления команд", "content": "Описание модели…"}

]

verify_data(data)

```

Этот скрипт позволяет находить неполные записи, чтобы устранить их до запуска системы.

Эти практические примеры помогут эффективно организовать, сегментировать и верифицировать данные для создания базы знаний, полностью готовой к интеграции с когнитивным тренажером.

1.5 Векторизация данных

Цель: Преобразование текста в векторное представление для эффективного поиска релевантной информации.

Методы:

Word Embeddings: Используйте модели, такие как Word2Vec или GloVe, для базовой векторизации слов.

Sentence Embeddings: Модели Sentence Transformers (например, `all-MiniLM-L6-v2`) позволяют создавать компактные векторы для предложений.

Contextual Embeddings: BERT или RoBERTa для учета контекста слов в предложении.

Шаги:

Предварительная обработка текста: Проверьте токенизацию, удалите стоп-слова (если это необходимо).

Обучение или использование предобученных моделей: Используйте библиотеки, такие как Hugging Face Transformers.

Построение индекса векторов: сохраните векторы в формате, поддерживаемом Faiss или Pinecone.

Пример кода:

```python

from sentence_transformers import SentenceTransformer

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

texts = ["Когнитивное программирование – это…", "Основы работы сознания…"]

vectors = model.encode(texts)

# Сохранение вектора в базе

import faiss

index = faiss.IndexFlatL2(len(vectors[0]))

index.add(vectors)

```

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.

Этап 2: Выбор технологии и инструментов

2.1 Выбор LLM: Рассмотрите модели, такие как GPT-4, BERT, или T5, в зависимости от задачи и бюджета. Определите, нужна ли тонкая настройка модели.

2.2 Выбор библиотек:

Для RAG: LangChain, Haystack.

Для векторизации: Hugging Face Transformers, Sentence Transformers.

Для поиска: Faiss, Weaviate или Pinecone.

2.3 Выбор оборудования: Если объем данных значительный, используйте GPU или облачные платформы (Google Cloud, AWS, или Azure).

2.1 Выбор LLM (анализ задач):

Перед выбором языковой модели определите специфику задач:

Генерация ответов: Если требуется создать полный и связный текст, идеально подходят GPT-4 или T5.

Извлечение фактов: Для извлечения конкретной информации (например, ключевых данных) эффективны модели BERT или DistilBERT.

Тонкая настройка под доменную область: GPT-4 или BERT могут быть адаптированы для работы с данными о когнитивном программировании.

Критерии выбора:

Размер модели:

GPT-4: Универсальная модель для задач высокой сложности, подходит для работы с большим контекстом.

T5: Идеальна для многофункциональных задач, таких как суммирование, генерация и перевод.

BERT: Эффективна для задач классификации, извлечения информации, ответов на вопросы.

Бюджет:

GPT-4 требует больше ресурсов (стоимость использования API выше). Для бюджетных решений подойдут BERT и T5 меньших размеров (например, DistilBERT, T5-small).

Контекстная длина:

GPT-4 поддерживает длинный контекст, что важно для интеграции с RAG. BERT ограничена длиной входного текста (до 512 токенов), поэтому может быть полезна для более узких задач.

Тонкая настройка:

Когда нужна: Если база данных специфична (например, термины или концепции когнитивного программирования), необходимо дообучение модели.

Когда не нужна: Если общие языковые модели справляются с генерацией ответов.

Пошаговый процесс:

1. Соберите данные (вопросы-ответы или метки).

2. Используйте библиотеки (например, Hugging Face) для адаптации модели.

3. Ограничьте число эпох, чтобы избежать переобучения.

Инструменты для работы с LLM:

Hugging Face Transformers: Универсальная библиотека для загрузки, тонкой настройки и использования моделей.

OpenAI API: Простой способ работы с GPT-4 без настройки инфраструктуры.

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.

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.

Практические примеры для выбора библиотек

2.2.1 Использование LangChain для построения цепочек обработки

Пример: Создание RAG-системы с LangChain и Faiss

LangChain позволяет объединить поиск, обработку и генерацию ответа.

```python

from langchain.chains import RetrievalQA

from langchain.vectorstores import FAISS

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

from langchain.llms import OpenAI

# Подготовка данных для индекса

texts = [

"Когнитивное программирование – это метод оптимизации командной работы.",

"Модели мышления помогают в разработке стратегий."

]

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embeddings)

# Настройка LangChain

llm = OpenAI(model="gpt-4", openai_api_key="your-api-key")

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(

llm=llm,

retriever=vectorstore.as_retriever(),

return_source_documents=True

)

# Запрос

query = "Как когнитивное программирование влияет на команды?"

response = qa_chain.run(query)

print(response)

```

Этот пример подходит для локальной системы с минимальными затратами на инфраструктуру.

2.2.2 Использование Haystack для визуализации рабочих процессов

Пример: Создание поисковой системы с Haystack и Pinecone

Haystack предоставляет удобные инструменты для работы с документами и визуализации процессов.

```python

from haystack.document_stores import PineconeDocumentStore

from haystack.nodes import DensePassageRetriever, FARMReader

from haystack.pipelines import ExtractiveQAPipeline

# Инициализация Pinecone

document_store = PineconeDocumentStore(

api_key="your-api-key",

environment="your-environment",

index="cognitive-docs"

)

# Настройка векторизатора и модели

retriever = DensePassageRetriever(

document_store=document_store,

query_embedding_model="facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base",

passage_embedding_model="facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base"

)

document_store.update_embeddings(retriever)

reader = FARMReader(model_name_or_path="deepset/roberta-base-squad2")

pipeline = ExtractiveQAPipeline(reader, retriever)

# Запрос

query = "Что такое когнитивное программирование?"

results = pipeline.run(query=query, params={"Retriever": {"top_k": 3}, "Reader": {"top_k": 1}})

print(results)

```

Этот пример подходит для облачных решений с визуализацией данных.

2.2.3 Векторизация текста с помощью Sentence Transformers

Пример: Оптимизация представления данных для поиска

Sentence Transformers позволяют создавать компактные векторные представления текста для интеграции с Faiss.

```python

from sentence_transformers import SentenceTransformer

import faiss

# Загрузка модели

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

# Векторизация текстов

texts = [

"Когнитивное программирование помогает оптимизировать мышление.",

"Модели мышления используются в стратегиях командной работы."

]

vectors = model.encode(texts)

# Настройка Faiss

dimension = vectors.shape[1]

index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

index.add(vectors)

# Поиск

query = "Как улучшить мышление в команде?"

query_vector = model.encode([query])

distances, indices = index.search(query_vector, k=2)

print("Релевантные тексты:", [texts[i] for i in indices[0]])

```

Этот метод полезен для быстрого поиска релевантной информации в локальных системах.

2.2.4 Использование Weaviate для управления графами знаний

Пример: Построение базы знаний с графами и векторным поиском

Weaviate подходит для интеграции графов знаний с поиском.

```python

import weaviate

# Инициализация Weaviate

client = weaviate.Client(

url="https://your-weaviate-instance.com",

auth_client_secret="your-secret-key"

)

# Создание схемы

schema = {

"classes": [

{

"class": "CognitiveProgramming",

"properties": [

{"name": "title", "dataType": ["string"]},

{"name": "content", "dataType": ["text"]},

]

}

]

}

client.schema.create(schema)

# Добавление данных

data = {

"title": "Когнитивное программирование",

"content": "Когнитивное программирование помогает улучшить мышление."

}

client.data_object.create(data, "CognitiveProgramming")

# Поиск

query = "Что такое когнитивное программирование?"

response = client.query.get("CognitiveProgramming", ["title", "content"]).with_near_text({"concepts": [query]}).do()

print(response)

```

Weaviate полезен для управления сложными структурами данных с семантическим поиском.

2.2.5 Комбинирование Haystack и Pinecone

Пример: Масштабируемое решение для облачных систем

Комбинируйте Haystack и Pinecone для обработки больших объемов данных.

```python

from haystack.document_stores import PineconeDocumentStore

from haystack.nodes import DensePassageRetriever

from haystack.pipelines import DocumentSearchPipeline

# Настройка Pinecone

document_store = PineconeDocumentStore(api_key="your-api-key", index="cognitive-data")

retriever = DensePassageRetriever(

document_store=document_store,

query_embedding_model="facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base",

passage_embedding_model="facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base"

)

document_store.update_embeddings(retriever)

# Создание пайплайна

pipeline = DocumentSearchPipeline(retriever)

# Поиск

query = "Как когнитивное программирование улучшает работу команд?"

result = pipeline.run(query=query, params={"Retriever": {"top_k": 5}})

print(result["documents"])

```

Этот пример демонстрирует масштабируемую архитектуру для работы с большими базами знаний.

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.

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.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.