LLM 에이전트에 대한 15 개의 가장 자주 묻는 질문

소개

LLM (Lange Language Model) 에이전트는 LLM을 중앙 계산 엔진으로 사용하는 고급 AI 시스템입니다. 특정 작업을 수행하고 결정을 내리고 외부 도구 또는 시스템과 자율적으로 상호 작용할 수 있습니다. 이를 통해 표준 LLM과 달리 복잡한 추론이 필요한 복잡한 작업을 처리 할 수 ​​있습니다. 다양한 산업에서 LLM 에이전트의 사용 사례에 대한 관심이 높아짐에 따라 답변해야 할 몇 가지 질문이 있습니다. 이 블로그에서는 자주 묻는 LLM 에이전트 질문을 다룰 것입니다. 여기에는 기본 사항에서 구성 요소, 실제 응용 프로그램에 이르기까지 다양한 질문이 포함됩니다. 그러니이 질문으로 가자.

개요

• LLM 에이전트가 무엇인지, LLM, RL 에이전트 및 래그와 어떻게 다른지 이해하십시오.
• LLM 에이전트의 흥미로운 사용 사례와 예를 살펴보십시오.
• LLM 에이전트의 구성 요소와 관련 도구 및 인기있는 프레임 워크에 대해 알아보십시오.
• LLM 에이전트와이를 처리하는 방법에 대한 한계와 윤리적 문제를 알고 있습니다.

15 가장 자주 묻는 질문

Q1) LLM의 에이전트는 무엇입니까?

"LLM 에이전트"의 맥락에서 "에이전트"라는 용어는 LLM의 능력을 텍스트 생성 이상으로 활용하는 자율 AI 시스템을 나타냅니다. 에이전트는 작업을 이해하고 결정을 내리고 외부 환경과 상호 작용하여 특정 작업을 수행 할 책임이 있습니다. 그들 중 일부는 다음과 같습니다.

• 작업 실행 : 회의 일정 또는 비행 티켓 예약과 같은 주어진 지침을 기반으로합니다.
• 의사 결정 : 의사 결정에는 사용 가능한 정보를 기반으로 최상의 행동 과정을 결정하기 위해 데이터를 분석하는 것이 포함됩니다.
• 작업 관리 : 에이전트는 이전 조치를 기억하여 트랙을 잃지 않고 모든 다단계 지침을 따르도록합니다.
• 외부 시스템과의 상호 작용 : 에이전트는 외부 도구 및 기능과 연결하여 레코드를 업데이트하고 필요한 정보를 검색하며 계산을 수행하며 코드를 실행할 수 있습니다.
• 적응성 : 에이전트는 실시간으로 행동을 조정하여 변경 또는 새로운 정보에 적응할 수 있습니다.

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Q2) LLM 에이전트의 예는 무엇입니까?

휴가를 계획하고있는 존을 고려하십시오. 그렇게하기 위해, 그는 챗봇의 도움을 구합니다.

John to the Chatbot : “이집트를 방문하기 가장 좋은시기는 언제입니까?”

챗봇에는 광범위한 정보를 제공하기 위해 일반 목적 LLM이 장착되어 있습니다. 그것은 이집트의 위치, 역사 및 일반적인 매력을 공유 할 수 있습니다.

그러나 이집트를 방문하기 가장 좋은시기에 대한이 질문에는 날씨 패턴, 성수기 및 관광 경험에 영향을 미치는 기타 요인에 대한 구체적인 정보가 필요합니다. 따라서 이러한 질문에 정확하게 답변하려면 챗봇에는 전문 정보가 필요합니다. 이곳은 고급 LLM 에이전트가 작동하는 곳입니다.

LLM 에이전트는 과거 대화를 생각하고 이해하고 기억하고 다양한 도구를 사용하여 상황에 따라 답변을 수정할 수 있습니다. 따라서 John이 LLM 에이전트를 기반으로 설계된 가상 여행 챗봇에 동일한 질문을 할 때 다음과 같은 방법이 있습니다.

John to Chatbot : “이집트로의 7 일 여행을 계획하고 싶습니다. 방문하기 가장 좋은 시간을 선택하고 7 일 동안의 비행, 숙박 시설 및 여정을 찾도록 도와주세요.”

LLM 챗봇에 포함 된 에이전트는 처음에 사용자의 입력을 처리하고 이해합니다. 이 경우, 사용자는 방문하기 가장 좋은시기, 비행 티켓, 숙박 시설 및 여정을 포함하여 이집트로의 여행을 계획하기를 원합니다.

다음 단계에서 에이전트는 작업을 분기합니다.

• 이집트를 방문하기 가장 좋은시기를 찾습니다
• 비행 티켓 예약
• 예약 숙박 시설
• 여정 계획

이러한 작업을 수행하는 동안 에이전트는 적절한 여행 타이밍과 완벽한 7 일 여정을 위해 여행 데이터베이스를 검색합니다. 그러나 비행 및 호텔 예약의 경우 에이전트는 예약 API (예 : 비행 예약 및 예약을위한 Skyscanner 또는 Cleartrip 또는 호텔 예약을위한 Trivago)와 연결됩니다.

따라서 LLM 에이전트는이 정보를 결합하여 전체 여행 계획을 제공합니다. 사용자가 옵션을 확인하는 경우 에이전트는 비행기를 예약하고 숙박 시설을 마무리합니다. 또한 계획이 마지막 순간에 변경되면 에이전트는 검색을 동적으로 조정하고 새로운 제안을 제공합니다.

Q3) LLM과 에이전트의 차이점은 무엇입니까?

LLM과 에이전트의 차이점은 다음과 같습니다.

S.no	대형 언어 모델 (LLM)	대리인
1	LLM은 대규모 데이터 세트에 대한 고급 AI 모델입니다.	에이전트는 사용자가 제공 한 특정 작업을 자율적으로 수행 할 수있는 소프트웨어 엔티티입니다.
2	텍스트 입력을 신속하게 처리하고 NLP (Natural Language Processing)를 사용하여 출력으로 사람과 같은 텍스트를 생성합니다.	API 또는 데이터베이스와 같은 외부 시스템과의 상호 작용을 기반으로 입력을 자율적으로 이해하고 결정을 내리고 최종 작업을 수행합니다.
3	외부 환경이나 시스템은 직접 관여하지 않습니다.	외부 시스템, 도구, 데이터베이스 및 API가 직접 관여합니다.
4	예 : GPT-4를 통한 요약 생성	예 : 가상 어시스턴트 에이전트는 사용자를위한 항공편을 예약하고 후속 이메일을 보내는 등을 보낼 수 있습니다.

Q4) 왜 우리는 LLM 에이전트가 필요합니까?

LLM 에이전트는 NLP와 자율적 의사 결정 및 최종 실행을 결합합니다. 프로젝트가 이해, 순차적 추론, 계획 및 메모리를 요구할 때 LLM 에이전트는 복잡한 텍스트를 처리하기 위해 다단계 작업이 포함되어 있으므로 매우 도움이 될 수 있습니다. 대규모 데이터 세트를 분석하여 통찰력을 도출하고 자율적 인 결정을 내릴 수 있습니다. LLM 에이전트는 외부 시스템과 상호 작용하여 실시간 정보에 액세스하거나 가져옵니다. 이는 의료에서 ​​교육 및 그 밖의 다양한 응용 분야에서 개인화 된 행동을 강화하고 만듭니다.

Q5) LLM 에이전트의 실제 사용 사례는 무엇입니까?

빠르게 움직이는 세계에는 다른 분야에 다양한 실제 사용 사례가 있습니다. 그들 중 일부는 아래에 나열되어 있습니다.

• Alibaba는 LLM 에이전트를 사용하여 고객 서비스를 향상시킵니다. LLM 에이전트는 고객 지원 시스템이 지시 대신 직접 요청을 처리하도록 도와줍니다. 이것은 전체 프로세스를 간소화하고 고객 만족도를 높입니다.
• AI 기반의 법률 및 규정 준수 조직인 Brytr는 "이메일 에이전트"라는 AI 에이전트를 개발했습니다. 이 AI 에이전트는 초안을 준비하고 MS Outlook 또는 Gmail의 상업용 팀의 이메일에 답장 할 수 있습니다.
• 실제로 , 직업 추구 플랫폼은 LLM 에이전트를 사용하여 경험과 교육에 따라 구직자 데이터에 적합한 직업 설명 및 기회에 대한 포괄적 인 목록을 얻습니다.
• 기술 회사 인 Oracle 은 LLM 에이전트를 사용하여 법적 검색, 수익 정보, 구직 및 콜센터 최적화를 위해 사용합니다. 이로 인해 복잡한 데이터베이스에서 정보를 검색하고 분석하는 데 시간이 절약됩니다.
• e- 러닝 플랫폼 인 Duolingo는 LLM 에이전트를 사용하여 학습자의 학습 경험을 향상시킵니다.
• 자동차 회사 인 Tesla는 자율 주행 차에 LLM 에이전트를 구현하고 있습니다. 이 에이전트는 새로운 조직 기술의 연구 및 개발에 기여합니다.

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Q6) LLM 에이전트 구축을위한 인기있는 프레임 워크 및 도구는 무엇입니까?

개발자는 LLM (Lange Framework)을 도구, 라이브러리 및 가이드 라인 세트로 사용하여 LLM (Lange Language Model)을 통해 AI 에이전트를 생성, 배포 및 관리합니다. 인기있는 프레임 워크는 다음과 같습니다.

1. 랭 그래프
   우리는 "그래프"가 구조화 된 방식으로 데이터의 그림 표현이라는 것을 알고 있습니다. Langgraph 프레임 워크는 LLM을 구조화 된 그래프 기반 표현과 통합합니다. 이를 통해 모델이 관련 출력을 논리적으로 이해, 분석 및 생성하는 데 도움이됩니다. 이 프레임 워크는 복잡한 에이전트 아키텍처를 개발하기위한 정보의 흐름을 구성하기위한 인간의 노력을 줄입니다.
2. Crewai
   "승무원"이라는 용어는 함께 일하는 사람들의 그룹을 의미합니다. Crewai 프레임 워크는 각각 고유 한 기능을 갖춘 여러 다른 LLM 에이전트와 LLM 에이전트를 협력하는 것을 전문으로합니다. 이 모든 에이전트는 공동 목표를 향해 집단적으로 일합니다.
3. Autogen
   "Autogen"은 "자동"이라는 단어와 관련이 있습니다. Autogen은 다양한 에이전트 간의 원활한 대화를 촉진합니다. 대화식 에이전트를 만들기가 매우 쉽고 에이전트 프레임 워크를 개발하기위한 다양한 편리한 에이전트 클래스를 보유하고 있습니다.

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Q7) LLM 에이전트의 구성 요소는 무엇입니까?

간단한 LLM 에이전트는 아래 그림과 같이 8 개의 구성 요소로 구성됩니다.

• 사용자 프롬프트 : 응답을 생성하기 위해 텍스트 형태의 LLM에 제공된 지침. 생성 된 출력은 프롬프트의 품질에 따라 다릅니다.
• 대형 언어 모델 : LLM은 LLM 에이전트의 핵심 계산 엔진으로, 대규모 데이터 세트에서 교육을받습니다. 이 모델은 교육을받은 데이터를 기반으로 언어를 처리하고 이해합니다.
• 계획 : 복잡한 작업을 해결하려면 생각의 흐름이 필요합니다. 모델은 출력을 생성하려면 기존 소스와 외부 소스 중에서 선택해야합니다.
• LLM의 기존 지식 : 이것은 LLM이 교육을받는 웹 소스, 블로그, 연구 논문, 위키 백과 같은 대규모 데이터 세트를 나타냅니다.
• 도구 : 데이터베이스 호출, API 통화 등과 같은 작업을 수행하기 위해 외부 시스템 또는 환경과 상호 작용하도록 설계된 시스템입니다.
• 통화 도구 : 관련 정보를 추출하는 데 필요한 도구를 사용하는 행위.
• 외부 정보 : 웹 페이지, 데이터베이스, API 등과 같은 외부 환경을 통해 액세스하는 데이터.
• 출력 : 기존 지식 또는 기존 지식의 조합을 기반으로 생성 된 최종 응답.

Q8) RL 에이전트와 LLM 에이전트의 차이점은 무엇입니까?

강화 학습 (RL) 에이전트와 LLM 에이전트의 차이는 다음과 같습니다.

S.no	RL 에이전트	LLM 에이전트
1	RL 에이전트는 과거 결과로부터 배우기 위해 보상 또는 처벌의 형태로 즉각적인 피드백을 지속적으로 받음으로써 외부 환경과 상호 작용합니다. 시간이 지남에 따라이 피드백 루프는 의사 결정을 향상시킵니다.	LLM 에이전트는 피드백 대신 텍스트 기반 프롬프트를 통해 외부 환경과 상호 작용합니다.
2	깊은 Q-Networks (DQNS) 또는 Double Deep Q-Networks (DRRN)는 적절한 동작을 식별하기 위해 Q- 값을 계산합니다.	LLM 에이전트는 교육 데이터 및 프롬프트를 통해 가장 최적의 조치를 선택합니다.
3	RL 에이전트는 로봇 공학, 시뮬레이션 등과 같은 의사 결정 작업에 사용됩니다.	LLM 에이전트는 가상 지원, 고객 지원 등을 위해 사람과 같은 텍스트를 이해하고 생성하는 데 사용됩니다.

Q9) RAG와 LLM 에이전트의 차이점은 무엇입니까?

Rag와 LLM 에이전트의 차이점은 다음과 같습니다

S.no	검색 증강 세대 (rag)	LLM 에이전트
1	RAG에는 일반적으로 두 개의 2 단계 프로세스가 포함됩니다. 1 단계 : 외부 소스에서 관련 정보를 검색합니다. 2 단계 : LLM을 사용하여 응답을 생성하십시오.	LLM 에이전트는 프롬프트 기반 입력 및 추론을 계산하여 최적의 조치를 결정하여 여러 단계를 포함 할 수 있습니다.
2	장기 기억을 보존하지 마십시오. 각 쿼리는 독립적으로 처리됩니다.	LLM 에이전트는 장기 및 단기 메모리를 모두 유지합니다.
3	텍스트 생성 이외의 행동을 수행하지 마십시오.	이메일 보내기, 비행 티켓 예약 등과 같은 출력에 따라 행동 할 수 있습니다.

Q10) LLM 에이전트는 모호하거나 불분명 한 입력을 어떻게 처리합니까?

LLM 에이전트는 입력으로 프롬프트에 의존하며 최종 출력은 프롬프트의 품질에 따라 다릅니다. 모호하거나 불분명 한 입력의 경우 LLM 에이전트는 명확성이 필요합니다. LLM 에이전트는 명확성을 향상시키기 위해 몇 가지 구체적인 후속 질문을 생성 할 수 있습니다.

예 : 사용자가 에이전트에게 "이메일 보내기"를 유도하면 에이전트는 "이메일 ID를 언급 해 주시겠습니까?"와 같은 질문으로 응답합니다.

Q11) LLM 에이전트가 특정 산업이나 작업에 대해 사용자 정의 할 수 있습니까?

예, LLM 에이전트는 산업 또는 작업에 따라 사용자 정의 할 수 있습니다. 다음과 같은 맞춤형 LLM 에이전트를 생성하는 다른 방법이 있습니다.

• 특정 도메인 데이터에 대한 미세 조정
• 도메인 별 API 및 데이터베이스 통합
• 프롬프트 사용자 정의

Q12) LLM 요원을 둘러싼 윤리적 우려는 무엇입니까?

LLM 에이전트를 훈련하고 사용하는 동안 많은 윤리적 우려가 있습니다. 그들 중 일부는 다음과 같습니다.

• LLM 에이전트는 편향된 컨텐츠를 포함 할 수있는 대규모 데이터 세트에 대해 교육을받습니다. 결과적으로, 때때로 그들은 차별적 인 생산량을 제공 할 수 있습니다. 또한 공격적인 콘텐츠를 생산할 수도 있습니다.
• LLM 에이전트는 정확하고 환각 된 반응을 모두 생성 할 수 있습니다. 따라서 모든 LLM 생성 응답은 교차 점검해야합니다.
• AI 모델은 탈옥 및 신속한 주입에 취약합니다. 보안 조치를 우회하여 유해하거나 불법적 인 목적으로 사용될 수 있습니다.
• LLM 에이전트는 동일한 쿼리, 다른 시간 또는 다른 사용자에게 다른 답변을 제공합니다. 이것은 해석 가능성 문제를 제기합니다.

그러나 NIST (National Institute of Standards and Technology)는 이러한 우려를 해결했으며 AI 개발자가 새로운 모델을 배포 할 때 통합 해야하는 표준 지침을 제시했습니다.

자세한 내용 : 생성 AI 시대에 책임있는 AI를 구축하는 방법은 무엇입니까?

Q13) 현재 LLM 에이전트의 한계는 무엇입니까?

LLM 에이전트는 매우 유용하지만 여전히 몇 가지 도전에 직면 해 있습니다. 그들 중 일부는 다음과 같습니다.

• 제한된 장기 기억 : LLM 에이전트는 과거 대화에서 모든 세부 사항을 기억하기 위해 노력합니다. 한 번에 제한된 정보를 추적 할 수 있습니다. 이것은 중요한 정보를 잃을 수 있습니다. VectorStore 기술은 더 많은 정보를 저장하는 데 유용하지만 문제는 여전히 완전히 해결되지 않습니다.
• 입력은 신속하게 의존적입니다. LLM 에이전트는 입력 프롬프트에 의존합니다. 프롬프트의 작은 실수는 완전히 다른 출력으로 이어질 수 있으므로 정제되고 구조화되며 명확한 프롬프트가 필요합니다.
• 외부 도구의 변화가 발생하기 쉬운 : LLM 에이전트는 외부 도구와 소스에 의존하며 변경 사항은 최종 출력을 방해 할 수 있습니다.
• 일관성이없는 출력을 생성합니다. 프롬프트에 작은 변화가있을 때에도 다른 출력을 생성 할 수 있습니다. 이것은 때때로 신뢰할 수없는 출력으로 이어지며, 이는 수행 된 작업의 오류가 될 것입니다.
• 비용 및 효율성 : LLM 에이전트는 LLM을 여러 번 호출하여 최종 솔루션을 제공하기 위해 매우 자원 집약적 일 수 있습니다.

Q14) LLM 에이전트는 지속적인 학습 및 업데이트를 어떻게 처리합니까?

변화는 영구적입니다. 에이전트는 양방향을 사용하여 정기적으로 이러한 변화에 적응하고 인간의 피드백을 통합하며 자기 반성의 성능을 추적하는 방식으로 설정할 수 있습니다.

Q15) LLM 에이전트는 데이터 개인 정보 및 보안을 어떻게 보장합니까?

AI 생성 컨텐츠에는 결정적이거나 민감한 정보가 포함될 수 있습니다. 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 것은 LLM 에이전트 모델의 중요한 단계입니다. 따라서 많은 모델은 주소, 전화 번호 등과 같은 개인 식별 정보 (PII) 공유와 같은 개인 정보 위반 규범을 실시간으로 감지하도록 교육을받습니다.

결론

이 기사에서는 LLM 에이전트에 대한 가장 자주 묻는 질문을 다루었습니다. LLM 에이전트는 복잡한 작업을 처리하기위한 효과적인 도구입니다. LLM을 뇌로 사용하고 사용자 프롬프트, 계획, LLM의 기존 지식, 도구, 통화 도구 및 출력의 7 가지 주요 구성 요소가 있습니다. 마지막으로, 이러한 모든 구성 요소를 통합하면 실제 문제를 해결할 수있는 에이전트의 능력이 향상됩니다. 그러나 제한된 장기 메모리 및 실시간 적응과 같은 몇 가지 제한 사항이 여전히 있습니다. 이러한 제한 사항을 해결하면 LLM 에이전트 모델의 잠재력이 최대한 활용됩니다.

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위 내용은 LLM 에이전트에 대한 15 개의 가장 자주 묻는 질문의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!