ИИ-агент в когнитивном программировании сознания – объединяем RAG и LLM - страница 12

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",