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

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

Страниц

75

Год

2025

Данная публикация представляет собой исчерпывающее пособие по созданию интеллектуальных тренажеров, основанных на методах Retrieval-Augmented Generation (RAG) и языковых моделях (LLM). Автор последовательно разъясняет основные этапы разработки таких систем, начиная от первичной стадии сбора и структурирования данных до выбора необходимых технологий и инструментов.

В центре внимания находится интеграция RAG с LLM, что позволяет значительно улучшить качество автоматической генерации текстов. Книга описывает важные аспекты проектирования пользовательского интерфейса, обучение моделей с использованием различных наборов данных, а также тестирование и развертывание готовых решений.

Отдельное внимание уделяется автоматизации обработки данных, созданию эффективных алгоритмов для поиска информации и генерации контента, а также разработке интерфейсов, ориентированных на потребности пользователя.

Каждая глава содержит подробные примеры и технические рекомендации, а также фрагменты кода, которые могут быть использованы на практике. За счет этого, книга станет незаменимым инструментом для разработчиков, исследователей и специалистов, интересующихся внедрением искусственного интеллекта в сфере когнитивного программирования и корпоративного обучения.

Кроме того, в пособии рассматриваются перспективные направления развития технологий RAG и LLM, их применение в различных отраслях, таких как образование, медицина, финансы и маркетинг. Эта книга не только предоставляет практические советы и стратегии, но и вдохновляет на изучение новых горизонтов в области искусственного интеллекта.

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

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:

Вам может понравиться: