Obecnie trzy kluczowe tematy związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji to duże modele językowe (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz bazy danych. Połączenie tych technologii pozwala na tworzenie systemów dostosowanych i specjalistycznych pod kątem różnych zastosowań. Takie rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, łączące bazy danych wektorowych z generowaniem odpowiedzi AI, znajdują zastosowanie w wielu branżach. Przykłady obejmują dynamiczne odpowiadanie chatbotów na pytania klientów, podsumowywanie dokumentów i badania przypadków w sektorze prawnym oraz finansowym, wsparcie lekarzy w badaniach medycznych w opiece zdrowotnej, personalizowane szkolenia na platformach e-learningowych, a także generowanie streszczeń wiadomości lub sprawdzanie faktów w dziennikarstwie. Dodatkowo programiści mogą korzystać z funkcji wspierających kodowanie i debugowanie, a naukowcy z automatycznego przeglądu literatury naukowej. Dzięki takim rozwiązaniom AI usprawnia wyszukiwanie wiedzy, automatyzuje tworzenie treści i personalizuje interakcje z użytkownikami w wielu dziedzinach.
Budowa inteligentnego korepetytora języka angielskiego z wykorzystaniem RAG
W ramach przykładu zastosowania przedstawimy sposób stworzenia inteligentnego korepetytora języka angielskiego, który wykorzystuje technologię Retrieval-Augmented Generation (RAG). System ten integruje bazę danych wektorowych ChromaDB do przechowywania i wyszukiwania materiałów edukacyjnych oraz generowanie treści za pomocą API Groq AI. Proces tworzenia obejmuje ekstrakcję tekstu z plików PDF, przechowywanie wiedzy w bazie danych wektorowych, wyszukiwanie odpowiednich treści i generowanie szczegółowych lekcji wspieranych przez AI. Celem jest stworzenie interaktywnego nauczyciela języka angielskiego, który dynamicznie generuje tematyczne lekcje, bazując na wcześniej zgromadzonej wiedzy, co poprawia dokładność i kontekstowe dopasowanie treści.
—
Krok 1: Instalacja niezbędnych bibliotek
Podstawowym krokiem jest instalacja bibliotek takich jak PyPDF2, groq, chromadb, sentence-transformers, nltk, fpdf oraz torch. Każda z tych bibliotek pełni istotną rolę w systemie. Na przykład, PyPDF2 umożliwia ekstrakcję tekstu z dokumentów PDF, a ChromaDB pozwala na efektywne przechowywanie i wyszukiwanie danych. Z kolei sentence-transformers konwertuje tekst na osadzenia liczbowe, co ułatwia wyszukiwanie semantyczne. Torch odpowiada za zadania związane z uczeniem maszynowym, a fpdf pozwala na tworzenie strukturalnych dokumentów PDF z wygenerowanymi lekcjami.
—
Krok 2: Przygotowanie danych do tokenizacji
Tokenizacja, czyli podział tekstu na zdania lub słowa, to kluczowy krok w przetwarzaniu języka naturalnego. W tym celu pobierane są dane punktu tokenizacji z pakietu nltk. Dzięki temu można łatwo dzielić duże fragmenty tekstu na mniejsze, bardziej przystępne części, co usprawnia proces przetwarzania i wyszukiwania informacji.
—
Krok 3: Konfiguracja katalogu danych NLTK
Dla lepszego zarządzania zasobami NLP (przetwarzania języka naturalnego), tworzymy dedykowany katalog, w którym będą przechowywane dane NLTK. Funkcja os.getcwd() określa bieżący katalog roboczy, a nltk.data.path.append() umożliwia dodanie nowej ścieżki przechowywania danych. Dzięki temu rozwiązaniu możemy skutecznie organizować i korzystać z danych tokenizacyjnych w naszym projekcie.
—
Krok 4: Importowanie wymaganych bibliotek
Importujemy biblioteki takie jak os, torch, sentence-transformers, chromadb i PyPDF2, które są niezbędne do realizacji projektu. Każda z nich odgrywa określoną rolę, od obsługi systemu plików po przetwarzanie tekstu i generowanie osadzeń liczbowych.
—
Krok 5: Konfiguracja zmiennych środowiskowych
Dzięki zastosowaniu zmiennych środowiskowych, takich jak klucz API, możemy zapewnić bezpieczne zarządzanie danymi uwierzytelniającymi. Funkcja load_dotenv() umożliwia ładowanie zmiennych z pliku .env, dzięki czemu dane takie jak klucz API można odczytywać dynamicznie w kodzie, bez utraty bezpieczeństwa.
—
Krok 6: Klasa VectorDatabase
System oparty na bazach danych wektorowych pozwala na przechowywanie i wyszukiwanie fragmentów tekstu w sposób semantyczny. Klasa VectorDatabase wykorzystuje model SentenceTransformer do konwersji tekstu na osadzenia liczbowe. Funkcja add_text() dzieli tekst na mniejsze fragmenty, co pozwala na bardziej precyzyjne wyszukiwanie. Funkcja retrieve() odpowiada za zwracanie najbardziej trafnych wyników na podstawie zapytania użytkownika.
—
Krok 7: Generowanie lekcji z wykorzystaniem AI
Klasa GroqGenerator integruje model AI Groq do generowania lekcji na podstawie wcześniej wyszukanych treści. Wygenerowane lekcje są angażujące, kontekstowe i dostosowane do konkretnego tematu, co czyni proces nauki bardziej efektywnym dla użytkowników.
—
Krok 8: Zintegracja bazy danych i generatora AI
Klasa RAGEnglishTeacher łączy funkcje wektorowej bazy danych z generatorem treści opartym na AI. Dzięki funkcji teach(), system może dynamicznie generować spersonalizowane lekcje na podstawie zapytań użytkowników. Wykorzystanie pamięci podręcznej (cache) przyspiesza działanie systemu, eliminując konieczność ponownego generowania tych samych lekcji.
—
Podsumowanie
Stworzony system inteligentnego korepetytora języka angielskiego łączy w sobie moc technologii Retrieval-Augmented Generation (RAG), baz danych wektorowych oraz zaawansowane modele językowe. Dzięki temu umożliwia dynamiczne generowanie lekcji, dostosowanych do potrzeb użytkowników. System ten może być rozwijany o kolejne moduły edukacyjne, optymalizację bazy danych czy ulepszone odpowiedzi AI, co sprawia, że jest to narzędzie o ogromnym potencjale w edukacji i innych dziedzinach.