Úvod do Generativní AI: Krok za Krokem

V tomto článku se ponoříme do fascinujícího světa generativní AI, prozkoumáme její vývoj a naučíme se, jak pomocí frameworku Langchain budovat aplikace. Na konci se podíváme na dva konkrétní projekty, které ukážou, jak využít tyto technologie v praxi.

📝 Krok 1: Přehled

Generativní AI je fascinující oblast technologií, která se neustále vyvíjí. V této části se podíváme na základní koncepty, které tvoří základ generativní AI. V podstatě jde o schopnost strojů vytvářet nový obsah, což se liší od tradičního umělého inteligence, která pouze analyzuje a interpretuje stávající data.

V rámci tohoto přehledu se zaměříme na klíčové prvky, které utvářejí generativní AI, a osvětlíme, jak tyto technologie fungují a jaký mají dopad na různé oblasti našeho života.

Co pokrývá generativní AI?

• Vytváření textu: Příklady zahrnují automatické generování příběhů, článků nebo e-mailů.
• Generování obrázků: Technologie jako DALL-E umožňují vytvářet obrázky na základě textových popisů.
• Vytváření videí: Nové modely jsou schopny generovat videa na základě jednoduchých pokynů.

💡 Krok 2: Co je Generativní AI?

Generativní AI je podmnožinou umělé inteligence, která se zaměřuje na vytváření nového obsahu. Na rozdíl od tradiční AI, která se soustředí na analýzu a rozhodování na základě historických dat, generativní AI se snaží produkovat originální výstupy.

Mezi příklady generativní AI patří modely jako ChatGPT, které dokážou psát texty, generovat obrázky nebo dokonce navrhovat hudbu. Tato technologie má široké uplatnění v kreativních oborech, marketingu, vzdělávání a dalších oblastech.

Jak generativní AI funguje?

• Trénink na datech: Modely se učí na velkých objemech dat, aby porozuměly struktuře a vzorcům jazyka.
• Predikce obsahu: Generativní AI predikuje, jaký obsah by měl následovat na základě zadaného vstupu.
• Využití neuronových sítí: Technologie využívají pokročilé neuronové sítě, které umožňují učení z komplexních datových struktur.

🔍 Krok 3: Vývoj Generativní AI

Historie generativní AI sahá až do počátků umělé inteligence, ale skutečný rozmach nastal s příchodem hlubokého učení. V této části prozkoumáme klíčové milníky ve vývoji generativní AI, které vedly k jejímu současnému stavu.

Od jednoduchých algoritmů po složité modely, jako jsou transformery, se generativní AI vyvinula do podoby, kterou známe dnes. Tento vývoj byl poháněn pokroky v oblasti výpočetní techniky a dostupností velkých datových sad.

Hlavní milníky ve vývoji generativní AI

1. Statistické strojové učení: Před vznikem generativní AI byly modely zaměřeny na analýzu dat a predikci.
2. Hluboké učení: S nástupem hlubokého učení se otevřely nové možnosti v oblasti generování obsahu.
3. Transformery: Publikace "Attention is All You Need" přinesla revoluci v architektuře neuronových sítí.

📚 Krok 4: Co je LLM (Velký Jazykový Model)?

Velké jazykové modely (LLM) jsou jednou z nejpokročilejších forem generativní AI. Tyto modely jsou trénovány na obrovských objemech textových dat a dokážou generovat koherentní a kontextově relevantní texty. V této části se podíváme na to, co LLM obnáší a jak funguje.

LLM, jako je GPT-4, mají miliardy parametrů a jsou schopny zachytit složité vzorce a nuance jazyka. To jim umožňuje generovat texty, které jsou nejen gramaticky správné, ale také smysluplné a kontextově vhodné.

Jak fungují Velké jazykové modely?

• Trénink na rozsáhlých datech: LLM jsou trénovány na různorodých textových datech, jako jsou články, knihy a webové stránky.
• Predikce slov: Modely predikují následující slova v sekvenci na základě předchozího kontextu.
• Reinforcement Learning with Human Feedback: Tento přístup vylepšuje modely na základě lidské zpětné vazby, což zajišťuje, že generovaný obsah je relevantní a vhodný.

📊 Krok 5: Embeddingy a Vektorové Databáze

Embeddingy představují numerické reprezentace textu ve formě vektorů, které zachycují význam daného textu. Jakmile vytvoříte embeddingy pro daný text, můžete s nimi provádět matematické operace. Například, pokud odečtete slovo "Francie" od "Paříž" a přidáte "Indie", dostanete "Dillí". Takové operace jsou možné díky embeddingům a vektorové databázi, která umožňuje ukládat tyto embeddingy a provádět efektivní vyhledávání.

V současnosti se na trhu objevuje mnoho startupů, které se zaměřují na vektorové databáze. Tyto databáze umožňují rychlé a efektivní vyhledávání v obrovských objemech dat. Základem je technika nazývaná semantické vyhledávání, která se nezaměřuje pouze na shodu klíčových slov, ale také na porozumění záměru uživatelského dotazu.

Jak fungují embeddingy?

• Vytváření reprezentací: Slova a věty jsou převedeny do číselných vektorů.
• Matematické operace: Umožňuje provádět aritmetické operace s vektory.
• Porovnávání podobnosti: Vektory lze použít k určení podobnosti mezi slovy.

🔗 Krok 6: Retrieval Augmented Generation

Retrieval Augmented Generation (RAG) je technika, která kombinuje generativní modely s externími databázemi. Představte si studenta, který se chystá na zkoušku a může si vzít učebnici. RAG umožňuje modelům, jako je ChatGPT, čerpat informace z externích zdrojů, což výrazně zvyšuje jejich znalostní základnu.

Při použití RAG se model nejprve dotáže na otázku a poté vyhledá odpověď v databázi, která může obsahovat různé formáty, jako jsou PDF dokumenty nebo SQL databáze. Tímto způsobem může model efektivně využívat jak své tréninkové znalosti, tak aktuální informace z externích zdrojů.

Příklady použití RAG

• Vyhledávání informací: Model může hledat specifické odpovědi v databázích.
• Vylepšení generativních odpovědí: Odpovědi modelu mohou být obohaceny o aktuální data.
• Rozšíření znalostí: RAG umožňuje modelům pracovat s daty, která nejsou součástí jejich tréninkového souboru.

🛠️ Krok 7: Nástroje pro Generativní AI

Existuje mnoho nástrojů a frameworků, které usnadňují vývoj generativních AI aplikací. Mezi nejpopulárnější patří OpenAI API, které poskytuje přístup k modelům jako GPT-4. Tyto modely fungují jako "mozek", ale potřebují "tělo", tedy backendové servery, aby mohly efektivně fungovat.

Pokud plánujete vyvinout vlastní generativní aplikaci, můžete využít různé cloudové služby, jako jsou Azure OpenAI, Amazon Bedrock nebo Google Cloud. Každá z těchto služeb nabízí různé modely a možnosti, které můžete využít k dosažení svých cílů.

Nejlepší nástroje pro generativní AI

• OpenAI API: Přístup k pokročilým jazykovým modelům.
• Hugging Face: Otevřené modely a knihovny pro strojové učení.
• Langchain: Framework pro snadné sestavování aplikací na bázi LLM.

📦 Krok 8: Základy Langchain

Langchain je framework, který usnadňuje vývoj aplikací na bázi velkých jazykových modelů (LLM). Jeho cílem je poskytnout strukturu pro snadné propojení různých komponent, jako jsou modely, databáze a uživatelské rozhraní. Tento framework vám umožní rychle vyvíjet aplikace, které využívají generativní AI.

Při práci s Langchain budete moci snadno vytvářet řetězce operací, které kombinují různé kroky, jako je generování textu a vyhledávání informací. To vše přispívá k efektivnímu a flexibilnímu vývoji aplikací.

Klíčové vlastnosti Langchain

• Modularita: Umožňuje snadné propojení různých komponent.
• Flexibilita: Podporuje různé modely a databáze.
• Snadné použití: Rychlé vytváření aplikací s minimálním kódem.

📈 Krok 9: Projekt 1: Nástroj pro Výzkum Akcií

V tomto kroku se zaměříme na vytvoření nástroje pro výzkum akcií, který bude sloužit jako chatbot. Ten bude schopen zpracovávat a analyzovat různé zprávy a články o akciích. Naším cílem je vytvořit nástroj, který zjednoduší práci analytiků, jako je Peter Pandey, a umožní jim rychle získávat odpovědi na otázky ohledně akcií.

Na začátku budeme potřebovat několik klíčových komponentů: dokument loader, text splitter a vektorovou databázi. Tyto komponenty nám umožní načíst články, rozdělit je na menší části a efektivně je vyhledávat.

Jak bude nástroj fungovat?

• Načítání dokumentů: Použijeme třídu pro načítání článků z URL adres.
• Rozdělení textu: Pomocí text splitteru rozdělíme články na menší části pro efektivní zpracování.
• Vektorová databáze: Uložíme tyto části do vektorové databáze, abychom mohli rychle vyhledávat relevantní informace.

Pokud například analytik potřebuje zjistit, jaký byl zisk společnosti Tata Motors v posledním kvartálu, jednoduše se zeptá našeho nástroje a ten mu poskytne odpověď na základě dostupných článků.

Technická architektura

Naše technická architektura bude zahrnovat následující komponenty:

1. Document Loader: Načítání článků z různých zdrojů.
2. Text Splitter: Rozdělení článků na jednotlivé části.
3. Embedding Model: Generování embeddingů pro textové části.
4. Vector Database: Uložení embeddingů pro rychlé vyhledávání.
5. Chatbot Interface: Uživatelské rozhraní pro interakci s uživateli.

🤖 Krok 10: Projekt 2: Nástroj pro Q&A v Maloobchodě

V tomto kroku vytvoříme nástroj pro otázky a odpovědi, který bude sloužit maloobchodníkům. Tento nástroj usnadní zákazníkům získávání informací o produktech, slevách a dostupnosti. Naším cílem je vytvořit intuitivní rozhraní, které umožní zákazníkům klást otázky v přirozeném jazyce.

Na rozdíl od předchozího projektu, zde budeme potřebovat další komponenty, jako jsou dotazovací řetězce a specializované prompty pro zpracování otázek.

Jak bude nástroj fungovat?

• Načítání dat: Získáme informace o produktech a slevách z databáze.
• Generování dotazů: Umožníme uživatelům klást otázky a generovat SQL dotazy.
• Vykonávání dotazů: Dotazy budou vykonávány na databázi a výsledky budou vraceny uživatelům.

Například, pokud zákazník chce vědět, kolik kusů bílých triček Nike je skladem, náš nástroj mu to snadno zjistí.

Technická architektura

Naše technická architektura pro tento projekt bude zahrnovat:

1. Database Connection: Připojení k databázi MySQL pro získání údajů o produktech.
2. Embedding Model: Použití modelu pro generování embeddingů pro dotazy uživatelů.
3. SQL Database Chain: Vytvoření řetězce pro zpracování SQL dotazů.
4. Streamlit UI: Uživatelské rozhraní pro interakci se zákazníky.

🔚 Krok 11: Závěr

V tomto článku jsme se podívali na dva fascinující projekty, které demonstrují využití generativní AI v praxi. První projekt, nástroj pro výzkum akcií, ukazuje, jak můžeme zjednodušit práci analytiků a umožnit jim rychle získávat odpovědi na jejich otázky. Druhý projekt, nástroj pro Q&A v maloobchodě, ukazuje, jak můžeme zlepšit zákaznický servis a umožnit zákazníkům snadno získávat informace o produktech.

Tyto projekty nejen že ukazují technické dovednosti, ale také zdůrazňují důležitost generativní AI v moderním světě. Jak technologie pokračují v rozvoji, jejich aplikace v různých odvětvích budou stále více rozmanité a sofistikované. Doufáme, že vás tyto projekty inspirovaly k dalšímu zkoumání generativní AI a jejímu využití ve vaší kariéře.