Создание обучающего помощника на базе ИИ с использованием векторной базы данных и Groq: пошаговое руководство

“`html

Текущие тренды в области ИИ

На сегодняшний день три главные темы в области ИИ – это LLMs, RAG и базы данных. Эти технологии помогают создавать системы, подходящие для различных задач.

Применение ИИ в различных отраслях

• Поддержка клиентов: Чат-боты на основе ИИ динамически извлекают ответы из базы знаний.
• Юридический и финансовый сектор: ИИ помогает в обобщении документов и исследовании дел.
• Медицинские исследования: ИИ-ассистенты помогают врачам с исследованиями и взаимодействиями лекарств.
• Электронное обучение: Персонализированное корпоративное обучение.
• Журналистика: ИИ используется для обобщения новостей и проверки фактов.
• Разработка ПО: ИИ помогает в написании кода и отладке.
• Научные исследования: ИИ проводит обзоры литературы.

Создание ИИ-учителя английского языка

В этом руководстве мы создадим ИИ-учителя английского языка с использованием RAG. Система объединяет векторную базу данных (ChromaDB) и генерацию текста на основе ИИ (Groq API).

Этапы разработки

Шаг 1: Установка необходимых библиотек

!pip install PyPDF2
!pip install groq
!pip install chromadb
!pip install sentence-transformers
!pip install nltk
!pip install fpdf
!pip install torch

Эти библиотеки помогут обрабатывать текст и взаимодействовать с ИИ.

Шаг 2: Загрузка данных для токенизации NLP

import nltk
nltk.download('punkt_tab')

Это необходимо для разбивки текста на предложения.

Шаг 3: Настройка директории данных NLTK

working_directory = os.getcwd()
nltk_data_dir = os.path.join(working_directory, 'nltk_data')

Создаем директорию для хранения ресурсов NLP.

Шаг 4: Импорт необходимых библиотек

import os
import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import chromadb
from chromadb.utils import embedding_functions
import numpy as np
import PyPDF2
from fpdf import FPDF
from functools import lru_cache
from groq import Groq
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
import uuid
from dotenv import load_dotenv

Импортируем все необходимые библиотеки для работы с ИИ.

Шаг 5: Загрузка переменных окружения и API ключа

load_dotenv()
api_key = os.getenv('api_key')

Загружаем переменные окружения для безопасного управления API ключами.

Шаг 6: Определение класса векторной базы данных

class VectorDatabase:
    def __init__(self, collection_name="english_teacher_collection"):
        self.client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")

Создаем класс для работы с векторной базой данных.

Шаг 7: Генерация уроков с помощью Groq

class GroqGenerator:
    def __init__(self, model_name='mixtral-8x7b-32768'):
        self.model_name = model_name
        self.client = Groq()

Этот класс генерирует уроки на основе ИИ.

Шаг 8: Объединение извлечения данных и генерации уроков

class RAGEnglishTeacher:
    def __init__(self, vector_db, generator):
        self.vector_db = vector_db
        self.generator = generator

Интегрируем все компоненты для создания ИИ-учителя.

Заключение

Мы успешно создали ИИ-учителя, который динамически генерирует уроки английского языка. Система извлекает текст из PDF, хранит знания и генерирует подробные уроки.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

• Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
• Определите области для автоматизации.
• Выберите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения с помощью ИИ.
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.

“`

Полезные ссылки:

AI Lab in Telegram @itinai – бесплатная консультация

Телеграм сообщество –  @itinairu