Звісно, ось стаття:
Місцевий Геній: Як Згенерувала Штучний Інтелект Революціонізує Ваш Доступ до Знань (З Підказками від Cole – І трохи від мене)
Я дивлюся відео від Cole і захоплююся, як він знову погружає нас у захоплюючий світ штучного інтелекту. На цей раз ми занурюємося в місцевий AI, з використанням потужного інструменту – Retrieval Augmented Generation (RAG).
RAG: Від Найпростішого до Агентного – Ключ до Вашої Особистої Експертної Системи
Cole починає з основи: Retrieval Augmented Generation (RAG). По суті, це метод, який дає AI доступ до вашої бази знань. Це як найняти собі особистого експерта, який знає все про ваші документи. Але класичний RAG, часто, не зовсім витягує.
“Велика проблема полягає в тому, що RAG сам по собі часто недостатньо потужний”.
Ось чому Cole так багато уваги приділяє агентним RAG системам – вони складніші, але значно ефективніші та гнучкіші, особливо для роботи з різними типами документів.
Що таке Агентний RAG? Розмова з діаграмами
Cole використовує чудову статтю з weV8. Це допомагає прояснити концепцію. Він розбирає схеми, щоб наочно показати еволюцію від простого RAG до агентного.
Давайте розглянемо основи:
- Naive або традиційний RAG: Ви берете документи, розбиваєте їх на частини (chunks), перетворюєте на вектори (за допомогою моделей embedding), зберігаєте у векторній базі даних. Коли користувач задає питання, воно також перетворюється на вектор. Система порівнює вектори, знаходить відповідні chunks та передає інформацію до LLM (Large Language Model), як-от ChatGPT.
- Агентний RAG: На відміну від простого “одноразового пострілу”, в основі агентного RAG – агент. Він перший отримує питання. Має інструменти для пошуку, аналізу та дослідження бази знань різними способами – шукає у кількох базах даних (якщо необхідно), використовує web search.
Це означає набагато більше “розуму” та гнучкості в процесі отримання інформації. Агент здатний міркувати, переформульовувати питання та аналізувати дані різними способами.
Занурення в практичне: Локальна версія – Ваша База Знань Під Контролем!
Не секрет, що останнім часом у багатьох викликає інтерес місцевий штучний інтелект, де дані й моделі знаходяться під вашим повним контролем. Cole представляє таку версію свого шаблону, побудовану в n8n.
“Я вірю, що місцевий AI, де ви контролюєте всі свої дані та ваші LLM, – це напрямок, у якому нам потрібно рухатися для генеративного AI в цілому”
Він детально показує, як все налаштувати:
- Інструменти агента: Цей агент здатний досліджувати базу знань різними способами (взаємодія з Postgres, пошук за різними параметрами).
- Приклади використання: Cole демонструє, як агент використовує різні інструменти, щоб відповісти на питання.
Невелика Технічна Перерва: Проблеми з Місцевими LLM та n8n
Перехід до місцевого AI, звісно, не обходиться без нюансів.
“Є деякі хитрощі у роботі з місцевими LLMs та n8n, про які я розповім пізніше у цьому відео, щоб уберегти вас від головного болю.”
Основна проблема – в обмеженнях токенів.
- По-перше, olama (середовище для запуску місцевих моделей) має обмеження в 2000 токенів. Часто цього недостатньо для ефективної роботи агентів (які потребують більше контексту).
- По-друге, існує потенційна сумісність з плагінами.
Cole пропонує рішення:
- Налаштування довшого контексту: Створення спеціальних версій моделей olama, з більшим контекстом (наприклад, 8000 токенів).
- Використання OpenAI: В n8n є проблема з плагінами. Тому Cole використовує OpenAI, налаштовуючи для нього базу: Localhost.
Створення вашого AI агента: Покрокове керівництво
Cole знову демонструє, як запустити такого агента, а потім занурюється в технічні специфіки.
Ось ключові етапи:
- Підготовка бази даних. Налаштування PostgreSQL (або Superbase).
- Налаштування сховища знань: Завантаження файлів (програма спостереження за папкою, обробка різних типів файлів).
- Налаштування AI агента: Вибір моделей, введення підказок, налаштування інструментів.
Для тих, хто хоче повторити, Cole надає готові інструменти.
Висновок: Інструменти, які надихають
Це вражаюче та показове відео, яке демонструє потужність локального AI та його потенціал. Cole демонструє можливості, а також ділиться важливими технічними деталями. Я впевнена, що це буде корисним досвідом – і чудовим початком для створення вашого власного інтелектуального помічника.
P.S. Не забувайте експериментувати, ділитися досвідом та надихатися можливостями штучного інтелекту!
