Для создания системы управления знаниями на основе больших языковых моделей (LLM) можно использовать следующие подходы:

• Обработка данных. 1 Данные для работы LLM могут быть разбросаны по разным местам и форматам: PDF-документы, SQL-базы данных, корпоративная вики, CRM и т. д.. 1 LLM не может работать с этими данными напрямую, поэтому их нужно извлечь. 1 Для этого можно использовать, например, фреймворк LLamaindex. 1
• Индексация данных. 1 После извлечения данные могут представлять собой хаос, с которым не справится даже суперкомпьютер. 1 Для индексации можно использовать векторные базы данных. 1
• Предоставление необходимых данных. 1 LLM нужно предоставлять только те данные, к которым пользователь имеет доступ. 1 Доступ следует проверять, например, на уровне хранилища данных. 1
• Использование Context Fusion. 4 Это процесс объединения различных источников бизнес-данных и контекстной информации для обогащения знаний LLM и улучшения их бизнес-ориентированной производительности. 4
• Интеграция Toolkit. 4 Toolkit представляет собой совокупность дополнительных инструментов и функциональных возможностей, которые совершенствуют процесс Context Fusion, позволяя создавать ещё более продвинутые и разнообразные приложения. 4

Для оптимизации разработки приложений LLM можно использовать, например, платформы LangChain и Cohere, которые позволяют легко объединять модели в конвейеры, интегрировать их с источниками данных и абстрагировать инфраструктуру. 3