Читать книгу: «ИИ-агент в когнитивном программировании сознания – объединяем RAG и LLM», страница 2

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.