Построение LLM-агентов с помощью RAG, графов знаний и осмысления

Предисловие от издательства....10

Об авторе....11

Как организована эта книга....12

Обучение посредством действия....14

Для кого предназначена эта книга....14

Как пользоваться книгой на практике....14

Что дальше?....14

Глава 1....17

Новая эра ИИ-агентов....17

1.1. От чат-ботов к когнитивным системам....17

1.2. Из чего состоит ИИ-агент: поиск, рассуждение, осмысление и действие....20

1.3. Переход от статичных LLM к адаптивным системам....23

1.4. Ключевая идея – LLM генерируют текст, агенты генерируют результаты....26

1.5. Практический пример: самообновляющийся исследовательский помощник....29

1.6. Агент в действии: построение простого вопросно-ответного агента с применением GPT и внешнего API....31

Глава 2....43

Как мыслят LLM: трансформер и не только....43

2.1. О нейросетевом движке, лежащем в основе современного ИИ....43

2.2. Предобучение, базовое дообучение и инструктивное дообучение....47

2.3. Ограничения LLM: память, галлюцинации и пробелы в рассуждениях....51

2.4. Введение в вызовы функций, погружение и контекстную осведомленность ....55

2.5. От ChatGPT к Gemini и Claude: архитектурные различия....59

2.6. Агент в действии: построение модели с рассуждениями, оптимизированными под запрос с помощью вызовов функций....62

Глава 3....67

RAG: основа правдивых агентов....67

3.1. Генерация с дополненной выборкой как средство обоснования фактами....67

3.2. Архитектура RAG-систем: поисковик, ранжировщик, генератор....71

3.3. Векторные базы данных: FAISS, Pinecone, Chroma и Weaviate....75

3.4. Разбиение документов на фрагменты, погружения и логика поиска....80

3.5. Метрики оценки RAG, отладка и повышение правдивости систем генерации с дополненной выборкой....84

3.6. Агент в действии: построение мини-бота знаний на основе RAG, который умеет подгружать факты, разбивать на фрагменты, искать и генерировать обоснованные ответы....88

3.7. На практике: как RAG доводит концепцию корпоративных чат-ботов до эксплуатации: построение крупномасштабного обоснованного интеллекта....95

Глава 4....101

Графы знаний: придание структуры хаосу....101

4.1. Что такое граф знаний....101

4.2. Как LLM могут использовать и обновлять структурированные данные....104

4.3. Интеграция Neo4j, ArangoDB и GraphRAG....108

4.4. Создание сущностей, связей и контекстуальных путей – семантического каркаса интеллектуальных систем....114

4.5. Запросы на языках Cypher и SPARQL....118

4.6. Агент в действии: соединение LLM с основанным на графах конвейером рассуждений....123

4.7. На практике: графы знаний в фармацевтике, финтехе и академических учреждениях....128

Глава 5....134

Когнитивные циклы: разум агента....134

5.1. Как агенты планируют, рассуждают и осмысляют....134

5.2. Системы памяти: кратковременная и долговременная....138

5.3. Роль контекстных окон и погружений....142

5.4. Модели действий и циклы самооценки....147

5.5. Рефлексивные и реактивные агенты....152

5.6. Агент в действии: построение самокорректирующегося ИИ-ассистента с циклами осмысления....157

Глава 6....163

Многоагентные системы: сотрудничество и координация....163

6.1. От индивидуальных ботов к командному интеллекту....163

6.2. Роли, коммуникация и делегирование работы другим агентам....168

6.3. Фреймворки: CrewAI, LangGraph и AutoGPT....174

6.4. Архитектура многоагентного рабочего пространства: планировщик, исполнитель, оцениватель....180

6.5. Разрешение конфликтов и кооперативная память....187

6.6. Агент в действии: создаем многоагентную команду ИИ-стартапа (Исследователь, Разработчик, Рецензент)....193

Искусственный интеллект уже не сводится к генерации текстов – он начинает рассуждать, искать информацию и действовать. Эта трансформация знаменует переход от диалоговых языковых моделей к автономным системам, которые планируют, обучаются и совершенствуются. В данной книге предлагается схема разработки когнитивного поведения как метод создания ИИ-агентов, которые опираются на факты, контекст и самокорректируются. Основное внимание уделяется проектированию и построению индивидуальных агентов и небольших команд агентов.

Издание адресовано всем, кто хочет понять, как устроены и работают современные интеллектуальные системы и – что еще важнее – как строить их исходя из теоретических принципов.