Создание обучающего помощника на базе ИИ с использованием векторной базы данных и Groq: пошаговое руководство

 Creating an AI-Powered Tutor Using Vector Database and Groq for Retrieval-Augmented Generation (RAG): Step by Step Guide

Текущие тренды в области ИИ

В настоящее время три основных направления в реализации ИИ — это LLM, RAG и базы данных. Эти технологии позволяют создавать системы, адаптированные под наши нужды. Система на основе ИИ, которая сочетает в себе векторную базу данных и генерируемые ИИ ответы, имеет множество применений в различных отраслях.

Применение ИИ в разных отраслях

  • Поддержка клиентов: ИИ-чат-боты динамически извлекают ответы из базы знаний.
  • Юридическая и финансовая сферы: ИИ помогает в суммировании документов и исследовании дел.
  • Здравоохранение: ИИ-ассистенты помогают врачам в медицинских исследованиях и взаимодействии с лекарствами.
  • Электронное обучение: Платформы предлагают персонализированное корпоративное обучение.
  • Журналистика: ИИ используется для суммирования новостей и проверки фактов.
  • Разработка программного обеспечения: ИИ помогает в написании кода и отладке.
  • Научные исследования: ИИ помогает в обзорах литературы.

Создание ИИ-репетитора английского языка

В этом руководстве мы создадим ИИ-репетитора английского языка с использованием RAG. Система будет интегрировать векторную базу данных (ChromaDB) для хранения материалов и ИИ-генерацию текста (Groq API) для создания структурированных уроков.

Этапы реализации

  1. Установка необходимых библиотек: Установите библиотеки для работы с PDF, ИИ и обработки текста.
  2. Загрузка данных токенизации: Загрузите необходимые данные для разбивки текста на предложения.
  3. Настройка директории данных NLTK: Создайте директорию для хранения загруженных ресурсов.
  4. Импорт необходимых библиотек: Импортируйте все нужные библиотеки для работы.
  5. Загрузка переменных окружения и API-ключа: Загрузите API-ключ для доступа к Groq.
  6. Определение класса векторной базы данных: Создайте класс для работы с ChromaDB.
  7. Генерация уроков с помощью Groq: Определите класс для генерации уроков на основе ИИ.
  8. Комбинирование извлечения и генерации: Создайте систему, которая объединяет извлечение данных и генерацию уроков.

Заключение

Мы успешно создали ИИ-репетитора английского языка, который сочетает векторную базу данных и модель ИИ для генерации уроков. Система может извлекать текст из PDF, хранить знания, извлекать контекстную информацию и динамически генерировать уроки. Это обеспечивает учащимся точные и информативные уроки без необходимости ручного создания контента.

Как внедрять ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите, где возможно применение автоматизации.
  • Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
  • На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект