Штучний інтелект на галявині: Як зібрати агента RAG за лічені хвилини
Під пильним оком: Ліла Гарт
Захоплива епоха штучного інтелекту з кожним днем наближає нас до див: технології стають дедалі інтуїтивнішими, а їхні можливості – дедалі ширшими. У цій статті я хочу поділитися з вами захопливим досвідом швидкого та ефективного створення агента RAG (Retrieval-Augmented Generation), який здатний знаходити відповіді на ваші запитання, спираючись на конкретні документи.
За цим захопливим процесом я спостерігала з. Цікавістю, занотовуючи найважливіші моменти, щоб поділитися ними з вами.
Від ідеї до реальності: Перші кроки
Все почалося з простого. PDF-файлу – “Правила гри в гольф: спрощено”, що розміщувався у Google Drive. Цей 22-сторінковий документ слугував “джерелом знань” для нашого нового агента RAG. Перший крок, як і у будь-якій подорожі, полягав у. Подоланні перешкод, в даному випадку, в отриманні доступу до файлу. Чесно кажучи, для цього використовувався Google Drive, який легко інтегрується з багатьма інструментами.
Це нагадало мені про те, як важливо мати. Зручний доступ до інформації, незалежно від її місця зберігання. Уявіть, як би полегшилося ваше життя, якби ви. Могли миттєво знаходити потрібні дані з будь-якого джерела!
З’єднання з векторною базою даних: Душа інтелекту
Наступним кроком стало наповнення векторної бази даних, яка, по суті, є “душею” нашого агента. Для цього використовувалася векторна база даних, наприклад, Superbase Vector Store. Фактично, дані з PDF-файлу було розділено на частини (chunks) та отримали представлення у вигляді векторів (embeddings). Фактично, це дозволяє агенту швидко знаходити потрібну інформацію на основі семантичного значення запиту.
Тут я подумала про те, як багато сенсу приховується в структурованих даних. До речі, розбиття інформації на логічні частини та перетворення їх у вектори – це як складання пазла, де кожен фрагмент має своє значення. Дивно,
Народження агента: Мозок та інструменти
Настав час створити власне агента. Простіше кажучи, для цього використовувався інтелектуальний інструмент, який об’єднував у собі мозок (chat model) та необхідні інструменти. В якості “мозку” було використано OpenAI chat model з моделлю GPT-4. 1 mini – передові технології, що дозволяють агенту розуміти контекст і генерувати відповіді.
Цей етап вразив мене своєю простотою. Створюється враження, що скласти власного інтелектуального помічника стало набагато простіше, ніж декілька років тому. Це дає надію на швидкий розвиток у цій сфері.
Інструкції на полі: Запити та відповіді
Завершальним етапом. Було надання агенту припустимо, інструменту – доступу до векторної бази даних. За допомогою простого запиту: “Що мені дозволено робити для практики? “, було перевірено наприклад, здатність агента розуміти контекст гри в гольф і знаходити відповіді в потрібному документі. Насправді,
Результати були вражаючими: агент не лише правильно зрозумів суть питання. Але й згенерував відповідь, майже ідентичну тому, що було в PDF-файлі.
У відповіді зазначалося:
- Не можна практикуватись на полі в день турніру з гри на ударів або перед переграванням гри на полі.
- Під час раунду заборонено робити тренувальний удар. Під час гри на лунці чи між лунками, десь так.
уявіть собі,
Це було чудовим прикладом того, як. Штучний інтелект може швидко знаходити та узагальнювати інформацію. Дивно,
Розмислюючи над результатом
Спостерігаючи за цим процесом, я відчула дике захоплення, щось на зразок. Уявіть собі, як корисним може бути такий агент в багатьох сферах – від навчання до досліджень. Він може миттєво надавати відповіді на складні питання, скорочуючи час, потрібний для пошуку інформації.
Це як мати персонального консультанта, який завжди готовий допомогти.
Висновок: Погляд у скажімо, майбутнє
Процес створення агента RAG – це. Яскравий приклад того, як штучний інтелект стає дедалі доступнішим і кориснішим. Насправді, він відкриває нові можливості для навчання, розв’язання проблем і просто для полегшення повсякденного життя.
