Введение
Ассистенты для разговорного исследования, использующие технологии RAG, преодолевают ограничения традиционных языковых моделей, сочетая их с системами поиска информации. Эта система ищет в специализированных базах знаний, извлекает актуальную информацию и представляет ее в разговорной форме с правильными ссылками. Такой подход уменьшает количество ошибок, обрабатывает специфические знания и основывает ответы на извлеченном тексте.
Практические Решения для Бизнеса
В этом руководстве мы покажем, как создать такого ассистента, используя открытую модель TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 от Hugging Face, FAISS от Meta и фреймворк LangChain для ответов на вопросы о научных статьях.
Установка Необходимых Библиотек
Сначала установите необходимые библиотеки:
!pip install langchain-community langchain pypdf sentence-transformers faiss-cpu transformers accelerate einopsИмпорт Библиотек
Импортируйте необходимые библиотеки для работы:
import os
import torch
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain_community.llms import HuggingFacePipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
import pandas as pd
from IPython.display import display, MarkdownЗагрузка Документов
Создайте функцию для загрузки и обработки PDF-документов научных статей:
def load_documents(pdf_folder_path):
documents = []
...
return documentsРазделение Документов
Разделите документы на более мелкие части для эффективного извлечения:
def split_documents(documents):
...
return chunksСоздание Векторного Хранилища
Используйте sentence-transformers для создания векторных эмбеддингов:
def create_vector_store(chunks):
...
return vector_storeЗагрузка Языковой Модели
Загрузите языковую модель для генерации ответов:
def load_language_model():
...
return llmСоздание Ассистента
Объедините векторное хранилище и языковую модель для создания ассистента:
def format_research_assistant_output(query, response, sources):
...
return outputТестирование Ассистента
Проведите тестирование с помощью различных запросов:
test_queries = [
...
]Заключение
В этом руководстве мы создали разговорного исследовательского ассистента, используя технологии RAG с открытыми моделями. Это решение позволяет пользователям запрашивать базу знаний, делая исследования с использованием ИИ более надежными и эффективными для ответов на специфические вопросы.
Дополнительные Ресурсы
Не забудьте подписаться на нас в социальных сетях и следить за последними новостями в области ИИ. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
