}
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.
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]
