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

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


Скачать книгу
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


Скачать книгу