Створення RAG-Агента: Шлях від Нуля до Працюючого AI (Без Коду!)

Створення Вашого Першого RAG-Агента: Від Нуля до Готового Рішення (Без Жодного Рядка Коду! )

Від Ліли Гарт

Відео, яке ми щойно переглянули, – це справжній маяк для ентузіастів штучного інтелекту, які прагнуть зануритися у захопливий світ RAG-агентів (Retrieval-Augmented Generation), не застрягаючи в павутинні коду. Автор надзвичайного туторіалу, з яким тобто, ми познайомилися, блискуче розкладає складну концепцію на, якось так. Прості складові, використовуючи платформу No-Code, роблячи процес створення власного AI-агента доступним для будь-кого. Зрозуміло,

Я, Ліла Гарт, відчуваю неймовірне натхнення, коли стикаюся з технологіями. Дивно, які руйнують бар’єри та відкривають нові горизонти для кожного з нас. Цей відео-урок саме такий: він перетворює складне на просте, даючи. Змогу навіть новачкам відчути магію штучного інтелекту у власних руках. Отже, готуйтеся до уявіть собі, подорожі – ми не тільки зрозуміємо, що таке RAG, але. Й створимо робочий агент, який зможе відповідати на питання, базуючись на конкретних даних.

RAG: Що це таке і чому це важливо

Перше, що кидається у вічі, – це чітке визначення RAG. Це не просто модний термін, а цілком практична концепція: Retrieval-Augmented Generation. По суті, це “підсилення генерації шляхом пошуку”. Уявіть собі такий сценарій: хтось скажімо, запитує вас, скільки футів в милі, а ви цього не знаєте. Що ви зробите? Звісно, погуглите проте ви витягуєте інформацію і повертаєте відповідь. Дивно, саме от, так працює RAG. Звичайно,

RAG-агенти – слухайте, це розумні AI, які мають доступ до різних джерел даних. Коли ви ставите запитання, агент знаходить потрібну інформацію та надає вам відповідь. Автор підкреслює, що RAG не обов’язково пов’язаний лише з векторними. Базами даних, хоча ми зараз будемо працювати саме з ними. Головне – отримати більше інформації для інтелектуальної генерації відповіді, щось на зразок.

Векторні Бази скажімо, Даних: Дзеркало Знань AI

Почнемо з фундаментального: що таке векторна база даних? Це багатовимірний простір, де кожен “дотик” – вектор, котрий представляє собою шматок тексту. Насправді, ці вектори розташовуються в просторі відповідно до їхнього значення. Дивно, автор наводить чудовий приклад: вектори зі словами “яблуко” та “банан” будуть знаходитися поруч, вказуючи на їхню фруктову природу. Це надзвичайно розумієте, ефективний спосіб для пошуку релевантної інформації. Коли ми задаємо питання, воно перетворюється на вектор, який розташовується в цьому. Ж просторі, і агент знаходить найближчі, а отже – найвідповідніші, вектори з інформацією.

Будуємо RAG-Пайнлайн: Кроки до Власного Знання

Для створення RAG-агента нам знадобиться:

1. RAG-пайнлайн (pipeline), що відповідає за переміщення даних у векторну базу даних. Зрозуміло,
2. RAG-агент, який буде безпосередньо взаємодіяти з даними, зберігаючи інформацію та відповідаючи на питання.

RAG-пайнлайн – це процес, який можна розділити на три ключові етапи, як показано на. Схемі:

1. Текстовий документ: це наші вихідні дані, які ми плануємо “завантажити” в нашу базу даних.
2. Chunking (розбиття на частини): Текст ділиться на порції (chunks). Кожен з них буде представлений одним вектором.
3. Embedding (вбудовування): Кожен “чанк” перетворюється на вектор, представлений у числовому вигляді. Ці числа визначають розміщення вектора в багатовимірному просторі, базуючись на значенні.

Ми збираємося побудувати цей пайнлайн за допомогою інтуїтивної платформи (No-code) – Nidn. Це дає змогу виконувати операції методом перетягування (drag-and-drop), що робить процес неймовірно простим. Ми візьмемо наш документ з Google Drive, розділимо його на частини, перетворимо в вектори і збережемо у векторній базі даних.

RAG-Агент: Серце Вашого AI

Після того як дані потрапляють у, щось на зразок. Векторну базу даних, ми створюємо агента, який зможе з ними взаємодіяти. Процес виглядає наступним чином:

1. Запит: Людина задає питання.
2. Вбудовування запиту: Запит перетворюється на вектор за допомогою тієї ж моделі вбудовування, що й раніше. Насправді,
3. Пошук у векторній базі даних: Вектор запиту розміщується в просторі, і агент знаходить найближчі вектори з інформацією.
4. Генерація відповіді: Агент використовує знайдену інформацію для формування відповіді на питання.

бачите,

Варто зазначити, що навіть без спеціальних налаштувань. Та системних підказок, такий агент здатний виконувати поставлені завдання.

Вибір Платформи: Supabase та PostgreSQL

Автор віддає перевагу платформі Supabase для роботи з векторними базами даних. Вона пропонує слухайте, більше, ніж просто векторне сховище, зокрема, функціонал реляційних баз даних. У нашому проєкті ми будемо використовувати:

• Supabase для векторного сховища, яке базується на PostgreSQL.
• PostgreSQL для короткострокової пам’яті.

Забігаючи наперед, можна сказати, що автор. Робить чудовий вибір, враховуючи зручність та потенціал цих платформ.

Практичний приклад: Правила Гольфу та Nidn

У якості даних для. Нашого бота буде використовуватися 22-сторінковий PDF-документ з правилами гри в гольф. Очевидно, ось як виглядає процес в Nidn:

1. Підключення Google Drive: знаходимо наш PDF-файл. Цікаво,
2. Завантаження файлу: файл отримується як бінарні дані.

взагалі,

3. Підключення Supabase: ми використовуємо Supabase vector store.
   • Створення облікових даних Supabase: потребує host та service role secret.
   • Створення таблиці векторної бази даних: у Supabase, використовуємо SQL-команду.
4. Завантаження даних, chunking: за допомогою Default. Data Loader ми вказуємо, як ми хочемо розбивати текст. Використовується поділ на частини по значить, 1000 символів з перекриттям у 200 символів. Також варто вказати, що наш вхідний файл – бінарний файл.
5. Вбудовування з бачите, OpenAI: використовуючи OpenAI API та вибравши значить, модель, ми перетворюємо наші частини на вектори.
6. Перевірка результату: Після виконання workflow, отримуємо 77 векторів у Supabase.

Тепер, коли дані у векторній базі даних, можна розбудувати самого агента, який зможе працювати з інформацією.

Створення AI-Агента

1. Chat Trigger: Запускаємо агента через чат. Безумовно,
2. OpenAI Chat Model: Додаємо AI “мозок” – в даному випадку OpenAI. Вибір моделі: GPT4. 1 mini.
3. Tool уявіть собі, Supabase в принципі, Vector Store: Додаємо інструмент, щоб. Агент міг шукати відповіді у векторній базі даних. Простіше кажучи, наприклад,
   • Обираємо операцію retrieve documents.
   • Описуємо інструмент, вказуємо, що він шукає rules of golf.
   • Вказуємо таблицю documents.
   • Обмежуємо кількість знайдених векторів до 4.
4. Embebings Model: Повторно використовуємо вже створену модель.

Навіть без жодних інструкцій, агент здатний давати правильні відповіді.

Додавання Пам’яті: PostgreSQL Chat Memory

Створення агента без пам’яті -. Це як розмова з роботом, який забуває все з кожним новим запитом. Щоб виправити ситуацію, ми використовуємо пам’ять за допомогою PostgreSQL, в такому дусі. Що для цього потрібно?

1. PostgreSQL credential: Створюємо облікові дані. Більше того,
   • Копіюємо host, database, user, password та port з налаштувань Supabase.
2. Підключення пам’яті: Використовуйте Postgress chat memory, якось так.

Тепер агент запам’ятовуватиме розмови, що робить взаємодію більш природною та зручною. Ми можемо аналізувати взаємодії з агентом, використовуючи історію чатів Supabase.

Підсумки та Майбутні Розширення

Автор демонструє, як легко створити свій перший RAG-пайнлайн та агент. І це лише перший крок! У подальшому можна:

• Автоматизувати завантаження нових документів. До Google Drive, щоб вони автоматично потрапляли до Supabase.

скажімо,

• Автоматизувати видалення застарілих даних, щоб підтримувати актуальність інформації.
• Створити систему, яка буде видаляти вектори при видаленні файлу з бази даних.

Шлях до вдосконалення відкритий, і це можливо зробити без єдиної строчки коду.

Мої Висновки

Я захоплена простотою та ефективністю цього підходу. Звичайно, автор створив не просто відео, а цілий гайд. Який дозволяє кожному відчути себе конструктором штучного інтелекту. Відсутність коду, доступність інформації та покрокові інструкції роблять цю тему неймовірно привабливою та доступною.

Спостерігаючи за цим процесом, я відчуваю натхнення перетворюватись з простих споживачів технологій на їх творців. Це надихає.