Создание интеллектуального разговорного AI с памятью агента на базе Cognee и бесплатных моделей Hugging Face
Изучите процесс создания интеллектуального разговорного AI с памятью агента на базе Cognee и бесплатных моделей Hugging Face. Руководство охватывает настройку, обучение, рассуждение и возможности общения.
Установка окружения и библиотек
В этом руководстве показано, как создать интеллектуального разговорного AI-агента с постоянной памятью, используя бесплатные и открытые инструменты, такие как Cognee и модели Hugging Face. Начинаем с установки необходимых библиотек — Cognee, Transformers, Torch и Sentence-Transformers, которые необходимы для токенизации, загрузки моделей, асинхронной работы и управления памятью.
Настройка Cognee для хранения памяти
Cognee настраивается на использование модели встраивания 'sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2', обеспечивающей эффективное и легковесное хранение эмбеддингов. Конфигурация сначала пытается установить параметры напрямую, а при неудаче использует переменные окружения, что гарантирует устойчивую настройку.
Загрузка языковых моделей Hugging Face
Класс HuggingFaceLLM отвечает за загрузку и работу легковесных моделей Hugging Face, таких как DialoGPT-medium или DistilGPT2. Автоматически определяется наличие GPU для оптимизации производительности. В классе реализован метод генерации контекстно-зависимых ответов на входные запросы.
Создание продвинутого AI-агента с памятью
Класс AdvancedAIAgent — ключевой компонент, объединяющий возможности памяти Cognee с языковыми моделями Hugging Face. Поддерживаются:
- Инициализация памяти и модели
- Обучение на отдельных текстах с тегами домена
- Пакетное обучение на множестве документов
- Запросы знаний с фильтрацией по доменам
- Продвинутое рассуждение с синтезом ответов на основе извлечённых знаний
- Ведение разговоров с возможностью обучения и естественного ответа
Обучение и запрос знаний
Агент может учиться на текстах и документах с тегами доменов, сохраняя расширенный контент с метками времени. Запросы можно фильтровать по доменам для получения релевантных фрагментов знаний. При сбое поиска в Cognee используется резервная память для сохранения информации.
Рассуждение и генерация ответов
На основе извлечённых знаний агент синтезирует ответы, передавая контекст и вопросы в модель Hugging Face, что позволяет генерировать естественные и информативные ответы. Также выделяются ключевые моменты для эффективного суммирования.
Разговорный интерфейс
Агент обрабатывает пользовательские запросы, определяя команды на обучение, вопросы или общение. Он сохраняет новую информацию, выполняет рассуждения для ответов или генерирует дружелюбные реплики, ведя историю взаимодействий.
Демонстрация и использование
Асинхронная функция main демонстрирует возможности агента:
- Обучение по нескольким доменам на примерах документов
- Извлечение знаний и рассуждения по тестовым вопросам
- Разговорные взаимодействия с имитацией обучения и запросов
- Итоговое отображение доменов знаний и истории разговоров
Руководство подчёркивает использование бесплатных моделей Hugging Face с возможностью GPU-ускорения, что позволяет создавать функциональных AI без платных API.
Такой подход даёт разработчикам инструменты для создания мощных AI-агентов, которые учатся, рассуждают, запоминают и общаются естественно с помощью доступных open-source технологий.
Switch Language
Read this article in English