Создание интеллектуального разговорного ИИ-агента с памятью на основе Cognee и моделей Hugging Face

Создание интеллектуального разговорного ИИ-агента с памятью с помощью Cognee и бесплатных моделей Hugging Face

В современном мире автоматизации бизнеса создание интеллектуальных разговорных агентов становится все более актуальным. В этой статье мы рассмотрим, как построить такого агента с памятью, используя инструменты Cognee и бесплатные модели Hugging Face. Это руководство предназначено для разработчиков, менеджеров и всех, кто хочет внедрить ИИ в свои проекты.

Зачем нужен разговорный ИИ-агент?

Разговорные ИИ-агенты могут значительно улучшить взаимодействие с клиентами, автоматизируя ответы на часто задаваемые вопросы и обеспечивая круглосуточную поддержку. Но что, если ваш агент сможет запоминать контекст беседы? Это не просто улучшает качество общения, но и создает более персонализированный опыт для пользователей.

Как мы будем работать

В этом руководстве мы будем использовать:

• Cognee для хранения и извлечения памяти;
• Модели Hugging Face для генерации ответов;
• Google Colab для выполнения кода.

Установка необходимых библиотек

Первым шагом является установка необходимых библиотек. Введите следующую команду в вашем Colab-ноутбуке:

!pip install cognee transformers torch sentence-transformers accelerate

Настройка Cognee

Теперь мы готовы настроить Cognee для работы с памятью. Это позволит нашему агенту запоминать контекст и извлекать его при необходимости.

async def setup_cognee():
   try:
       await cognee.config.set("EMBEDDING_MODEL", "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
       await cognee.config.set("EMBEDDING_PROVIDER", "sentence_transformers")
       print("Cognee настроен успешно")
       return True
   except Exception as e:
       print(f"Ошибка настройки Cognee: {e}")
       return False

Определение класса для модели Hugging Face

Следующий класс будет обрабатывать генерацию текста, используя модели, такие как DialoGPT:

class HuggingFaceLLM:
    def __init__(self, model_name="microsoft/DialoGPT-medium"):
        self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

Создание продвинутого ИИ-агента

Основу нашей системы составит класс AdvancedAIAgent. Он объединит память, обучение с учетом домена и извлечение знаний:

class AdvancedAIAgent:
    def __init__(self, agent_name="CogneeAgent"):
        self.name = agent_name
        self.memory_initialized = False

Запуск и результаты

Теперь мы можем продемонстрировать работу нашего ИИ-агента:

async def main():
    agent = AdvancedAIAgent("TutorialAgent")
    await agent.initialize_memory()

Заключение

Следуя этому руководству, вы создали полностью функционального ИИ-агента, способного учиться на структурированных данных, извлекать знания и вести диалог. Ключевые моменты, которые стоит запомнить:

• Настройка Cognee с моделями Hugging Face;
• Генерация ответов на основе ИИ;
• Эффективное управление знаниями в нескольких доменах;
• Реализация продвинутого рассуждения и извлечения знаний;
• Создание разговорного агента с функциями памяти.

Если вы хотите углубиться в мир ИИ-агентов, ознакомьтесь с дополнительными руководствами и ресурсами онлайн.