elif filename.endswith(".json"):
# Дополнительная обработка JSON (если требуется)
pass
process_directory("./raw_data", "./processed_data")
```
Этот подход обеспечивает унификацию данных на основе их типа.
1.3.4 Формирование структуры для работы с данными
Пример: Структура базы знаний для когнитивного тренажера
Создайте JSON-файл, который будет хранить данные по ключевым тематикам.
```json
[
{
"title": "Основы когнитивного программирования",
"category": "Теория",
"content": "Когнитивное программирование – это метод…",
"keywords": ["основы", "когнитивное программирование", "теория"]
},
{
"title": "Кейс: Внедрение когнитивных моделей",
"category": "Кейсы",
"content": "Этот кейс описывает, как компания…",
"keywords": ["кейсы", "внедрение", "когнитивные модели"]
}
]
```
Такая структура обеспечивает удобный доступ к информации для алгоритмов RAG.
1.3.5 Проверка данных после унификации
Пример: Тестирование корректности структуры
После конвертации проверьте, что все данные соответствуют заданному формату, используя Python:
```python
def validate_data(data):
required_keys = ["title", "category", "content", "keywords"]
for item in data:
for key in required_keys:
if key not in item:
print(f"Ошибка: отсутствует ключ '{key}' в элементе {item['title']}")
print("Все данные проверены.")
# Пример проверки
with open("processed_data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
validate_data(data)
```
Этот процесс гарантирует, что все данные готовы к интеграции в когнитивный тренажер.
Данные примеры позволяют систематизировать данные, обеспечивая их подготовленность для дальнейшего использования в системе RAG и языковой модели.
Форматы базы знаний:
Таблицы: Используйте для хранения кратких фактов, терминов или определений.
Инструменты: SQLite, PostgreSQL.
Граф знаний: Постройте граф с узлами (понятия, события) и ребрами (отношения между ними).
Инструменты: Neo4j, NetworkX.
Онтологии: Формализуйте знания о концепциях и их взаимосвязях.
Инструменты: Protégé для OWL-онтологий.
Порядок действий:
Сегментация данных: Разбейте текст на логические блоки (например, заголовки и подзаголовки).
Категоризация: Создайте категорийный справочник, например: "Методологии", "Инструменты", "Примеры".
Верификация: Проверьте, что информация в базе знаний точна и не содержит противоречий.