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.
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.",
