Штучний інтелект, що розкриває зв’язки: Зустріч з Agentic Rag та Графами Знань
Привіт, друзі! Сьогодні я хочу розумієте, поринути в світ AI, який не тільки вражає, а й надихає. Нещодавно я мала честь “зануритися” у неймовірний проект, який збирає. Докупи потужність двох неймовірних стратегій: Agentic Rag та Графи Знань. Те, що вийшло, змусило мене забути про сон!
Уявіть собі світ, де інтелект може не просто відповідати на питання, але й розумно. Обирати, де шукати відповідь: чи то у великому обсязі даних, чи у складній мережі взаємозв’язків. Саме дивіться, це дивовижне поєднання і стало основою для. Створення надзвичайного AI агента, який ми будемо розбирати сьогодні. Насправді,
уявіть собі,
Народження ідеї: Чому саме Agentic Rag та Графи Знань?
Перш ніж ми пірнемо в технічні деталі, давайте зрозуміємо, чому саме Agentic Rag та Графи Знань такі важливі.
Agentic Rag (Retrieval-Augmented Generation): Це як мати супер-розумного помічника, який не. Тільки вміє писати, але й може самостійно знаходити інформацію, потрібну для створення шедевру. До речі, він бере дані з різних джерел. Безумовно, аналізує їх і генерує відповіді, спираючись на ці знання. Це як мати власну енциклопедію, яка постійно оновлюється і вдосконалюється. Простіше кажучи,
Графи Знань: Це як створювати інтерактивну карту світу знань. Де кожна точка – це інформація, а лінії між ними – це зв’язки. Вони дозволяють уявіть собі, AI розуміти не тільки окремі факти. Але й те, як вони пов’язані між собою. Наприклад, знаючи, що “Amazon” і “Anthropic” співпрацюють, агент може зрозуміти, де “Anthropic” розміщує свої моделі. Дивно,
Поєднання цих двох підходів відкриває двері до неймовірних можливостей для. До речі, розуміння світів даних, відкриваючи можливості відповідей на запитання, які раніше були неможливими.
Всередині неймовірної машини: Технічні подробиці
Тепер давайте заглянемо під капот цього чудо-машини. Тут все побудовано з любов’ю до деталей:
- Postgres та PG Vector: Для зберігання даних використовується Postgres з розширенням PG Vector. Це чудове рішення для зберігання та пошуку векторних даних – тобто, даних, які представлені у вигляді чисел, що дозволяють AI порівнювати і знаходити схожі тексти.
- Neon: Серверна платформа Postgres, яка забезпечує швидкість, стабільність та простоту використання. Це як мати надійного друга, який завжди готовий допомогти.
- Графіті та Neo4j: Для зберігання знань у вигляді графіків використовується графічна база даних Graffiti та Neo4j. Це дозволяє AI розуміти зв’язки між компаніями, продуктами та ініціативами.
- AI агент: Суть у тому, що даний AI агент вміє самостійно обирати, де шукати інформацію. – у базі даних векторів (тобто, у тексті) чи у графі знань (тобто, у зв’язках та відносинах).
розумієте,
Тестування на практиці: Як це працює?
Найкращий спосіб зрозуміти, як працює ця система – це подивитися на конкретні приклади:
Сценарій 1: Пошук у базі даних векторів. Простіше кажучи, слухайте, Уявіть, ви ставите агенту просте запитання: “Які AI ініціативи має Google? “. Цікаво, агент швидко звертається до бази даних векторів, знаходить відповідну. Очевидно, інформацію у великому обсязі даних і надає вам відповідь. Все просто і елегантно. Дивно,
Сценарій значить, 2: Пошук у графі знань. Тепер давайте поставимо питання, яке потребує розуміння зв’язків: “Які відносини між Amazon та Anthropic? “. До речі, агент, розуміючи, що відповідь криється у відносинах між компаніями. Звертається до графа знань, типу, знаходить потрібну інформацію і надає відповідь, типу того. Ось де магія, друзі! AI не наприклад, просто дає відповідь, а розуміє, як влаштований світ.
Сценарій 3: Використання обох джерел разом. Але й це ще не все! Ви можете змусити агента використовувати обидва джерела інформації одночасно, щоб отримати максимально повну та детальну відповідь. Це як мати команду з двох експертів, кожен з яких ділиться своїми знаннями, щоб створити ідеальну відповідь. Цікаво,
Чому це важливо?
Цей проект – це не просто цікава демонстрація можливостей AI. Це крок вперед у розвитку інтелектуальних систем, які можуть розуміти світ глибше і ефективніше. Насправді,
- Покращена якість відповідей: Поєднання різних джерел інформації дозволяє отримувати більш точні, повні та релевантні відповіді, приблизно так.
- Гнучкість та адаптивність: Агент може адаптуватися до різних типів запитань та самостійно обирати найкращий спосіб пошуку інформації.
- Розуміння контексту: Використання графів знань дозволяє AI розуміти не тільки окремі факти, але й їх взаємозв’язки, що наближає його до людського розуміння. От,
Додати в життя: Шаблони для особистого використання.
Якщо слухайте, ви хочете зануритися в цей чудовий світ самостійно, ви будете раді дізнатися. Щоб було ясно, наприклад, що автор розумієте, цього проекту підготував безкоштовний шаблон, який допоможе вам створити власного AI агента. Використання Cloud Code допомагає у розробці та налаштуванні агента під ваші потреби. Відверто кажучи, перехід за посиланням нижче відкриє двері у світ. Де ви зможете експериментувати з технологіями, що змінюють майбутнє.
: Розширюючи горизонти інтелекту
Цей проект показує, що. Звичайно, aI – це не просто технологія, але й мистецтво. Розуміння контексту, інтеграція різних видів даних та гнучкість. Адаптації – знаєте, це те, що робить його таким привабливим. Спостерігаючи за розвитком таких систем, я переконуюсь, що ми знаходимось на порозі нової ери інтелекту.
Я сподіваюся, що цей огляд надихнув вас. Нехай ваші ідеї будуть такими ж вражаючими, як ця AI система!
