Блокчейн, котики та борщ: як ШІ робить аналіз даних простим, як ніколи

“`html

# Блокчейн, котики та борщ: як ШІ може читати ваші звіти, не гірше за плітки Ви, напевно, вже чули про штучних інтелектів, що заполонили інтернет. Вони пишуть вірші, малюють картини, а тепер ще й аналізують фінансові звіти, знаходячи ключові цифри швидше, ніж моя бабуся губить шкарпетки в пральній машині. Нещодавно мій друг, програміст, розповів про RAG-агентів. Назва звучить як щось із науково-фантастичного фільму, правда? Але фактично, це те, що робить наших “розумних” помічників ще розумнішими, зокрема, коли йдеться про роботу з великими обсягами даних. Найцікавіше – налаштувати їх виявилося неймовірно просто. Мій друг впорався за лічені хвилини! Це швидше, ніж я варю каву вранці. Тому я вирішила з’ясувати, що це за звірі й як вони можуть полегшити наше життя. Пройдемо разом шлях від завантаження першого файлу до відповідей, яким можна не тільки довіряти, але й перевіряти. Готуйтеся, адже це захоплива подорож у світ, де ШІ спілкується з документами, як старі друзі за чашкою чаю. ## Коли ШІ стає детективом ваших документів Уявіть, що у вас купа паперів – звіти про доходи компаній, юридичні документи, власні нотатки. Без такого помічника, як RAG-агент, віднайти потрібну цифру чи факт – все одно що шукати голку в стозі сіна, тільки замість сіна – сотні сторінок дрібним шрифтом. Мій друг показав мені, як це працює. Він просто взяв три файли з фінансовими звітами – Tesla, Nvidia та Nike – і завантажив їх у спеціального “помічника” від Pinecone. Ця штука нагадує особистого асистента, але для ваших даних. Одразу після цього він поставив їй три запитання: 1. Який загальний дохід Tesla за другий квартал 2025 року? 2. Який загальний дохід Nvidia за перший квартал 2025 фінансового року? 3. Які доходи Nike за четвертий квартал 2025 фінансового року? Знаєте що? Агент не просто відповів, а й показав, з якого саме документа, сторінки та цитатою він взяв інформацію. Це як коли ви питаєте у друга, де він прочитав щось цікаве, а він не просто називає книгу, а й сторінку та точне речення. Так ми переконалися, що відповіді не вигадані, а базуються на реальних даних. **Варто знати:** Раніше, щоб досягти такої точності цитування, потрібно було створювати складні системи з метаданими та спеціальними пайплайнами. А тут – завантажив файли, поставив запитання, і готово! ## З чого складається ця магія? Знайомство з Pinecone Assistant Ви можете запитати: “А як воно взагалі працює?”. Припустимо, ви вже чули про векторні бази даних, як-от Pinecone або Superbase. Вони перетворюють ваші документи на числові вектори, що дозволяє швидко шукати схожу інформацію. Але RAG-агент робить крок далі. Він не просто зберігає ваші дані, він має вбудований “інтерфейс” для спілкування. Називається він **Pinecone Assistant**. Уявіть собі власного персонального помічника, який працює в хмарі Pinecone. Ви його створюєте, даєте ім’я, як-от “Мій Демо-Асистент”, і він готовий працювати. Створення нового асистента – миттєвий процес. Просто натискаєте кнопку “Create Assistant”, даєте йому ім’я, і вуаля! Внизу є важливе зауваження: активні асистенти коштують 5 центів на годину. Це, треба сказати, дуже приваблива ціна за таку корисну функцію. Після створення ви побачите інтерфейс, дуже схожий на той, що ми знаємо з кастомних GPT. Є вікно чату, куди можна ставити запитання, і поле, куди можна завантажувати файли. Саме туди ми завантажили звіти Tesla, Nvidia та Nike. Найцікавіше починається далі: після завантаження файлів можна одразу ставити запитання в цьому інтерфейсі. Як бачите, асистент відразу надає відповіді, посилаючись на документи й сторінки. Але справжня потужність розкривається тоді, коли ми використовуємо його через API, щоб під’єднати до інших інструментів. ## Збираємо все докупи: як інтегрувати AI-агента з Pinecone Assistant Ми вже бачили, як круто працює Pinecone Assistant сам по собі. Але щоб він став справжнім “супергероєм” для наших завдань, потрібно інтегрувати його з AI-агентом. Для цього скористаємося інструментом n8n – потужною платформою для автоматизації, що дозволяє з’єднувати різні сервіси без написання коду. У n8n ми можемо створити AI-агента, а потім “прив’язати” до нього інструменти. Спочатку ми шукали нативний інструмент для Pinecone, але знайшли лише для “Pinecone Vector Store”. Нам потрібен зв’язок саме з “Pinecone Assistant”. Вихід знайшовся у вигляді **HTTP-запиту**. Це як універсальний ключ, що дозволяє будь-якому інструменту спілкуватися з будь-яким сервісом, якщо знати, як правильно поставити запитання. Щоб отримати потрібний “ключ”, переходимо в налаштування Pinecone, знаходимо розділ “Connect”, там є “API Keys”. Копіюємо API-ключ (уявіть, що це як пароль до секретного сховища). Далі, у n8n, ми обираємо “HTTP Request” і вставляємо туди дані. Важливо **не копіювати перші два рядки** з назвами API Key та порожнього рядка, бо вони там уже будуть. Коли ви вставляєте дані в n8n, він автоматично заповнює багато полів, створюючи цілий запит. Залишається тільки трохи його “налаштувати”. ### Тонке налаштування: робимо запит динамічним За замовчуванням, HTTP-запит у n8n буде надсилати до Pinecone Assistant те саме питання, наприклад, “Який інцидент був у ‘Гордості та упередженні’?”. Це не те, що нам потрібно, адже нам потрібно, щоб агент сам формулював запити на основі нашого. Щоб це зробити, нам потрібно замінити чітко заданий текст на **динамічний вираз**. Замість тексту запитання пишемо два зворотні слеші `{{ }}`. Всередині ставимо знак долара `$` і пишемо `AI Function` (це функція, яка дозволяє AI-агенту самостійно генерувати запит). А між лапками пишемо `search query`. Ось як це виглядає: `{{ $AI.Function(‘search query’) }}`. Тепер наш агент буде розуміти, яке саме запитання він має поставити до Pinecone Assistant, залежно від того, який запит надішле користувач. **Важливий момент:** Щоб цей вираз працював, потрібно налаштувати **”System Prompt”** для AI-агента. Це як інструкція, що визначає його поведінку. У нашому випадку, в системному промті ми вказуємо: “Ти AI-агент, що аналізує фінансові звіти. Використовуй свій інструмент Pinecone для пошуку інформації у звітах Tesla, Nike та Nvidia. Завжди цитуй джерела: назву документа, номер сторінки, розділ і точний текст цитати”. ## Коли ШІ знає, де шукати: порівняння підходів Ви можете поцікавитися: “Навіщо все це так складно? Чому б просто не використати стандартний Pinecone Vector Store або Superbase Vector Store?”. Гарне запитання! Річ у тому, що Pinecone Assistant робить велику роботу за нас. Коли ми завантажуємо файли до Pinecone Assistant, він сам займається **індексацією, ембедінгом (перетворенням тексту на вектори) та чанкінгом (розбиттям тексту на менші частини)**. Це те, що зазвичай вимагає складних пайплайнів і певних знань, якщо ви йдете стандартним шляхом. А тут – завантажив файли, і все готово. Щоб показати вам різницю, ми провели експеримент. Три однакові AI-агенти, з однаковими документами, але різними методами зберігання даних. 1. **Агент 1 (Pinecone Assistant):** Запитуємо: “Яка операційна маржа Tesla у другому кварталі 2025 року?”. Відповідь – 4.1%. Отримали одразу документ, сторінку й точну цитату. Витрати: ~1277 токенів. 2. **Агент 2 (Pinecone Vector Store):** Запитуємо те саме. Агент каже: “Не знаю”. Витрати: майже 30 000 токенів! І відповідь неправильна. 3. **Агент 3 (Superbase Vector Store):** Запитуємо те саме. Результат схожий: не зміг знайти потрібну цифру 4.1%. Витрати: ~5000 токенів, що все одно втричі більше, ніж у Pinecone Assistant. Як бачите, Pinecone Assistant виявився значно швидшим, точнішим і, як наслідок, дешевшим для таких задач. Він бере на себе всю “брудну” роботу з підготовки даних, дозволяючи нам зосередитися на запитанні та отриманні достовірної інформації. ## Фінальний акорд: ваш шлях до розумних RAG-агентів Отже, якщо ви новачок у світі RAG-агентів і хочете швидко почати створювати власні “розумні” системи, Pinecone Assistant – це справжня знахідка. Він спрощує процес, дозволяє отримувати точні й цитовані відповіді та робить це майже без коду. Звісно, не забувайте про постійні витрати на активних асистентів. Але для швидкого прототипування, тестування ідей або навчання – це ідеальний варіант. Якщо ви хочете зануритися глибше, залишаю посилання на мій безкоштовний курс у спільноті Skool, де ви знайдете шаблон для цього проєкту та багато іншого. А для тих, хто прагне системних знань, є платна спільнота з повними курсами зі створення AI-систем, автономних агентів і навіть AI-бізнесів. **Підсумовуючи все вищесказане**, ми побачили, як легко та швидко можна створити потужний RAG-агент, використовуючи Pinecone Assistant. Цей підхід відкриває двері для автоматизації аналізу даних, пошуку інформації та багатьох інших завдань, які раніше здавалися складними й трудомісткими. **Що далі?** Спробуйте самі! Завантажте свої документи, поставте питання, експериментуйте. Можливо, саме ваш AI-агент допоможе вам знайти ту саму “голку в копиці сіна” або відкрити щось абсолютно нове. Сподіваюся, ця стаття була для вас корисною. Якщо так, ставте лайки та діліться своїми враженнями в коментарях! До зустрічі в наступній історії про дивовижний світ технологій!

“`

ШІ-перегони: битва гігантів – GPT 5.2 проти Gemini 3. Хто перемагає у 2024?

Зникнення CEO ШІ: Чи готуємося ми до техно-бунту?

AI 2026: Чи Готові Ми до Ери Цифрових Супергероїв Google?

ШІ-перегони: битва гігантів – GPT 5.2 проти Gemini 3. Хто перемагає у 2024?

Зникнення CEO ШІ: Чи готуємося ми до техно-бунту?

AI 2026: Чи Готові Ми до Ери Цифрових Супергероїв Google?

Популярні

Мистецтво майбутнього: 50 креативних стилів генерації зображень з ChatGPT та Sora

Від нуля до майстерності: Подорож у світ автоматизації з N8N

Клод 4: ШІ, який мислить, відчуває та ставить під сумнів реальність

Підпишіться

Блокчейн, котики та борщ: як ШІ робить аналіз даних простим, як ніколи

Пов’язані повідомлення

Підпишіться на оновлення