15 soalan paling kerap ditanya mengenai ejen LLM

Pengenalan

Ejen Model Bahasa Besar (LLM) adalah sistem AI yang maju yang menggunakan LLMS sebagai enjin pengkomputeran pusat mereka. Mereka mempunyai keupayaan untuk melakukan tindakan tertentu, membuat keputusan, dan berinteraksi dengan alat luaran atau sistem secara autonomi. Ini membolehkan mereka mengendalikan tugas-tugas kompleks yang memerlukan penalaran yang kompleks, tidak seperti LLM standard, yang terutama memberi tumpuan kepada input berasaskan generasi teks. Dengan minat yang semakin meningkat dalam kes -kes penggunaan ejen LLM di pelbagai industri, terdapat beberapa soalan mengenai mereka yang perlu dijawab. Dalam blog ini, saya akan merangkumi soalan ejen LLM yang sering ditanya. Ini termasuk soalan dari asas -asas ke komponen ke aplikasi praktikal dan banyak lagi. Jadi, mari kita menuju ke soalan -soalan ini.

Gambaran Keseluruhan

• Memahami apa ejen LLM dan bagaimana mereka berbeza dari LLMS, ejen RL, dan RAG.
• Terokai beberapa kes penggunaan yang menarik dan contoh ejen LLM.
• Ketahui tentang komponen ejen LLM dan beberapa alat yang berkaitan dan rangka kerja yang popular.
• Ketahui batasan dan kebimbangan etika mengenai ejen LLM dan bagaimana untuk mengendalikannya.

15 soalan paling kerap ditanya

Q1) Apakah ejen di LLMS?

Istilah "ejen" dalam konteks "ejen LLM" merujuk kepada sistem AI autonomi yang memanfaatkan kebolehan LLMS di luar penjanaan teks. Ejen bertanggungjawab untuk melaksanakan tugas -tugas tertentu dengan memahami tugas, membuat keputusan, dan berinteraksi dengan persekitaran luaran. Sebahagian daripada mereka adalah:

• Eksekusi Tugas: Mereka berdasarkan arahan yang diberikan, seperti menjadualkan mesyuarat atau menempah tiket penerbangan.
• Pengambilan keputusan: membuat keputusan melibatkan menganalisis data untuk menentukan tindakan terbaik berdasarkan maklumat yang ada.
• Pengurusan Tugas: Ejen mengingati tindakan terdahulu, memastikan mereka mengikuti semua arahan pelbagai langkah tanpa kehilangan jejak.
• Interaksi dengan sistem luaran: Ejen boleh menghubungkan dengan alat dan fungsi luaran untuk mengemas kini rekod, mengambil maklumat yang diperlukan, melakukan pengiraan, dan melaksanakan kod.
• Kesesuaian: Ejen boleh menyesuaikan diri dengan perubahan atau maklumat baru dengan menyesuaikan tingkah laku mereka secara real-time.

Juga Baca: Kebangkitan Ejen LLM: Merevolusi AI dengan Aliran Kerja Beratur

Q2) Apakah contoh ejen LLM?

Pertimbangkan John, yang merancang bercuti. Untuk berbuat demikian, dia mencari pertolongan dari chatbot.

John ke Chatbot: "Apakah masa terbaik untuk melawat Mesir?"

Chatbot dilengkapi dengan tujuan umum LLM untuk menyediakan pelbagai maklumat. Ia boleh berkongsi lokasi, sejarah, dan tarikan umum Mesir.

Walau bagaimanapun, soalan ini mengenai masa terbaik untuk melawat Mesir memerlukan maklumat khusus mengenai corak cuaca, musim puncak, dan faktor lain yang mempengaruhi pengalaman pelancong. Oleh itu, untuk menjawab soalan -soalan tersebut dengan tepat, chatbot memerlukan maklumat khusus. Di sinilah ejen LLM maju.

Ejen LLM boleh berfikir, memahami, dan ingat perbualan masa lalu dan menggunakan alat yang berbeza untuk mengubah suai jawapan berdasarkan situasi. Oleh itu, apabila John bertanya soalan yang sama kepada chatbot perjalanan maya yang direka berdasarkan ejen LLM, inilah caranya.

John ke Chatbot: "Saya ingin merancang perjalanan tujuh hari ke Mesir. Tolong bantu saya memilih masa terbaik untuk melawat dan mencari saya penerbangan, penginapan, dan jadual perjalanan selama tujuh hari."

Ejen yang tertanam dalam chatbot LLM pada mulanya memproses dan memahami input pengguna. Dalam kes ini, pengguna ingin merancang perjalanannya ke Mesir, termasuk masa terbaik untuk melawat, tiket penerbangan, penginapan, dan jadual perjalanan.

Dalam langkah seterusnya, ejen membantah tugas -tugasnya

• Mencari masa terbaik untuk melawat Mesir
• Tiket penerbangan tempahan
• Tempahan Tempahan
• Perancangan jadual

Semasa melakukan tindakan ini, ejen mencari pangkalan data perjalanan untuk masa perjalanan yang sesuai dan jadual perjalanan tujuh hari yang sempurna. Walau bagaimanapun, untuk tempahan penerbangan dan hotel, ejen menghubungkan ke API tempahan (seperti Skyscanner atau ClearTrip untuk tempahan penerbangan dan Booking.com atau Trivago untuk tempahan hotel).

Oleh itu, ejen LLM menggabungkan maklumat ini untuk menyediakan keseluruhan pelan perjalanan. Ejen itu juga akan menempah penerbangan dan memuktamadkan penginapan, jika pengguna mengesahkan sebarang pilihan. Selain itu, jika pelan berubah pada saat -saat akhir, ejen secara dinamik menyesuaikan pencariannya dan memberikan cadangan baru.

Q3) Apakah perbezaan antara LLM dan ejen?

Perbezaan antara LLM dan ejen adalah:

S.No	Model Bahasa Besar (LLM)	Ejen
1	LLM adalah model AI lanjutan yang dilatih dalam dataset besar -besaran.	Ejen adalah entiti perisian yang boleh melaksanakan tugas -tugas tertentu secara autonomi yang diberikan oleh pengguna.
2	Proses Input Teks sebagai Prompt dan menghasilkan teks seperti manusia sebagai output menggunakan pemprosesan bahasa semulajadi (NLP).	Secara autonomi memahami input, membuat keputusan, dan melakukan tindakan akhir berdasarkan interaksi dengan sistem luaran seperti API atau pangkalan data.
3	Persekitaran atau sistem luaran tidak terlibat secara langsung.	Sistem luaran, alat, pangkalan data, dan API terlibat secara langsung.
4	Contoh: Ringkasan Generasi melalui GPT-4	Contoh: Ejen Pembantu Maya boleh menempah penerbangan untuk pengguna, menghantar e-mel susulan, dll.

S4) Mengapa kita memerlukan ejen LLM?

Ejen LLM menggabungkan NLP dengan membuat keputusan autonomi dan pelaksanaan akhir. Apabila projek itu menuntut pemahaman, penalaran, perancangan, dan ingatan berurutan, ejen LLM boleh sangat membantu, kerana ia melibatkan tugas pelbagai langkah untuk mengendalikan teks yang kompleks. Mereka boleh menganalisis dataset besar untuk menarik pandangan dan membantu membuat keputusan autonomi. Ejen LLM berinteraksi dengan sistem luaran untuk mengakses atau mengambil maklumat masa nyata. Ini meningkatkan dan mewujudkan tindakan peribadi di pelbagai aplikasi dari penjagaan kesihatan ke pendidikan dan seterusnya.

S5) Apakah beberapa kes penggunaan dunia sebenar ejen LLM?

Di dunia yang bergerak pantas, terdapat pelbagai kes penggunaan dunia dalam bidang yang berbeza. Sebahagian daripada mereka disenaraikan di bawah:

• Alibaba menggunakan ejen LLM untuk meningkatkan perkhidmatan pelanggannya.LLM membantu sistem sokongan pelanggan secara langsung memproses permintaan dan bukannya mengarahkan. Ini menyelaraskan keseluruhan proses dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
• Organisasi undang-undang dan pematuhan berasaskan AI, Brytr telah membangunkan ejen AI bernama "Ejen E-mel". Ejen AI ini mampu menyediakan draf dan membalas e -mel dari pasukan komersil secara langsung di MS Outlook atau Gmail.
• Malah , platform mencari pekerjaan menggunakan ejen LLM untuk mendapatkan senarai komprehensif deskripsi pekerjaan dan peluang yang sesuai dengan data pencari kerja berdasarkan pengalaman dan pendidikan mereka.
• Oracle , sebuah syarikat teknologi, menggunakan ejen LLM untuk carian undang -undang, kecerdasan pendapatan, pengambilan pekerjaan, dan pengoptimuman pusat panggilan. Ini akan menjimatkan masa dalam mendapatkan semula dan menganalisis maklumat dari pangkalan data yang kompleks.
• Platform e-pembelajaran, Duolingo juga menggunakan ejen LLM untuk meningkatkan pengalaman pembelajaran pelajar mereka.
• Syarikat kereta Tesla sedang melaksanakan ejen LLM dalam kereta memandu sendiri. Ejen -ejen ini menyumbang kepada penyelidikan dan pembangunan teknologi organisasi baru.

Juga Baca: 10 Aplikasi Perniagaan Ejen LLM

S6) Apakah rangka kerja dan alat yang popular untuk membina ejen LLM?

Pemaju menggunakan rangka kerja ejen LLM sebagai satu set alat, perpustakaan, dan garis panduan untuk membuat, menyebarkan, dan mengurus agen AI melalui model bahasa yang besar (LLM). Beberapa rangka kerja yang popular adalah:

1. LangGraph
   Kami tahu bahawa "graf" adalah perwakilan bergambar data secara berstruktur. Rangka kerja Langgraph mengintegrasikan LLM dengan perwakilan berasaskan graf berstruktur. Ini membantu model memahami, menganalisis, dan menjana output yang relevan secara logik. Rangka kerja ini mengurangkan usaha manusia untuk membina aliran maklumat untuk membangunkan seni bina agensi yang kompleks.
2. Crewai
   Istilah "krew" bermaksud sekumpulan orang yang bekerjasama. Rangka Kerja Crewai mengkhususkan diri dalam bekerjasama dengan ejen LLM dengan pelbagai ejen LLM yang lain, masing -masing dengan ciri -ciri uniknya sendiri. Semua ejen ini bekerja secara kolektif ke arah matlamat yang sama.
3. Autogen
   "Autogen" berkaitan dengan perkataan "automatik." Autogen memudahkan perbualan yang lancar di kalangan pelbagai ejen. Ia menjadikannya sangat mudah untuk membuat ejen yang boleh dibelanjakan dan mempunyai pelbagai kelas ejen yang mudah untuk membangunkan kerangka agensi.

Ketahui Lebih Lanjut: Rangka Top 5 untuk Membina Ejen AI pada tahun 2024

Q7) Apakah komponen ejen LLM?

Ejen LLM mudah terdiri daripada 8 komponen seperti yang ditunjukkan dalam gambar di bawah:

• Prompt pengguna: Arahan yang diberikan kepada LLM dalam bentuk teks untuk menghasilkan respons. Output yang dihasilkan bergantung kepada kualiti prompt.
• Model Bahasa Besar: LLM adalah enjin pengiraan teras ejen LLM, yang dilatih pada dataset besar -besaran. Model -model ini memproses dan memahami bahasa berdasarkan data yang dilatih.
• Perancangan: Aliran pemikiran diperlukan untuk menyelesaikan tugas -tugas yang kompleks. Model ini mesti memilih antara sumber sedia ada dan luaran untuk menjana output.
• Pengetahuan sedia ada LLM: Ini merujuk kepada dataset besar seperti sumber web, blog, kertas penyelidikan, Wikipedia, dan lain -lain di mana LLM dilatih.
• Alat: Ini adalah sistem yang direka untuk berinteraksi dengan sistem luaran atau persekitaran untuk melaksanakan tugas seperti panggilan pangkalan data, panggilan API, dll.
• Alat Panggilan: Tindakan menggunakan alat yang diperlukan untuk mengekstrak maklumat yang relevan.
• Maklumat luaran: Data yang diakses melalui persekitaran luaran seperti laman web, pangkalan data, API, dll.
• Output: Sambutan akhir yang dijana berdasarkan pengetahuan atau gabungan pengetahuan sedia ada dan luaran yang sedia ada.

Q8) Apakah perbezaan antara ejen RL dan ejen LLM?

Perbezaan antara ejen pembelajaran tetulang (RL) dan ejen LLM adalah:

S.No	Ejen RL	Ejen llm
1	Ejen RL berinteraksi dengan persekitaran luaran dengan terus menerima maklum balas segera dalam bentuk ganjaran atau penalti untuk belajar dari hasil yang lalu. Dari masa ke masa, gelung maklum balas ini meningkatkan pengambilan keputusan.	Ejen LLM berinteraksi dengan persekitaran luaran melalui arahan berasaskan teks dan bukannya maklum balas.
2	Deep Q-Networks (DQNS) atau Double Deep Q-Networks (DRRNS) Kira Q-nilai untuk mengenal pasti tindakan yang sesuai.	Ejen LLM memilih tindakan yang paling optimum melalui data latihan dan arahan.
3	Ejen RL digunakan dalam tugas membuat keputusan seperti robotik, simulasi dll.	Ejen LLM digunakan untuk memahami dan menjana teks seperti manusia untuk bantuan maya, sokongan pelanggan, dll.

Q9) Apakah perbezaan antara ejen RAG dan LLM?

Perbezaan antara ejen RAG dan LLM adalah

S.No	Pengambilan Generasi Tambahan (RAG)	Ejen llm
1	RAG umumnya melibatkan dua proses dua langkah.STEP 1: Ambil maklumat yang relevan dari sumber luaran.STEP 2: Menjana respons menggunakan LLM.	Ejen LLM mengira input dan penalaran berasaskan prompt untuk menentukan tindakan optimum, yang mungkin melibatkan beberapa langkah
2	Jangan mengekalkan ingatan jangka panjang. Setiap pertanyaan diproses secara bebas.	Ejen LLM mengekalkan memori jangka panjang dan jangka pendek.
3	Jangan melakukan apa -apa tindakan di luar penjanaan teks.	Mempunyai keupayaan untuk bertindak berdasarkan output seperti menghantar e -mel, menempah tiket penerbangan, dll.

Q10) Bagaimanakah ejen LLM mengendalikan input yang samar -samar atau tidak jelas?

Ejen LLM bergantung pada arahan sebagai input, dan output akhir bergantung kepada kualiti prompt. Dalam kes input yang samar -samar atau tidak jelas, ejen LLM memerlukan kejelasan. Ejen LLM boleh menjana beberapa soalan susulan khusus untuk meningkatkan kejelasan.

Contoh: Jika pengguna meminta ejen untuk "menghantar e -mel," ejen itu menjawab dengan soalan seperti "Bolehkah anda menyebut ID e -mel?"

Q11) Bolehkah ejen LLM disesuaikan untuk industri atau tugas tertentu?

Ya, ejen LLM boleh disesuaikan mengikut industri atau tugas. Terdapat kaedah yang berbeza untuk membuat ejen LLM yang disesuaikan, seperti:

• Penalaan halus pada data domain tertentu
• Menggabungkan API dan pangkalan data khusus domain
• Menyesuaikan arahan

S12) Apakah kebimbangan etika yang mengelilingi ejen LLM?

Terdapat banyak kebimbangan etika semasa latihan dan menggunakan ejen LLM. Sebahagian daripada mereka adalah:

• Ejen LLM dilatih pada dataset besar -besaran yang mungkin termasuk kandungan berat sebelah. Akibatnya, mereka kadang -kadang boleh memberikan output diskriminasi. Mereka juga boleh menghasilkan kandungan yang menyinggung perasaan.
• Ejen LLM boleh menjana respons yang tepat dan halus. Oleh itu, semua tindak balas yang dihasilkan oleh LLM mesti diperiksa.
• Model AI terdedah kepada jailbreaking dan suntikan segera. Mereka boleh digunakan untuk tujuan berbahaya atau haram yang melangkaui langkah -langkah keselamatan.
• Ejen LLM memberikan jawapan yang berbeza kepada pertanyaan yang sama, pada masa yang berlainan atau kepada pengguna yang berbeza. Ini menimbulkan kebimbangan interpretasi.

Walau bagaimanapun, Institut Piawaian dan Teknologi Kebangsaan (NIST) telah menangani kebimbangan ini dan telah menghasilkan garis panduan standard yang pemaju AI harus dimasukkan ketika menggunakan model baru.

Ketahui lebih lanjut: Bagaimana untuk membina AI yang bertanggungjawab dalam era AI Generatif?

S13) Apakah batasan ejen LLM semasa?

Ejen LLM sangat berguna tetapi masih menghadapi beberapa cabaran. Sebahagian daripada mereka adalah:

• Memori jangka panjang yang terhad: Ejen LLM berjuang untuk mengingati setiap perincian dari perbualan masa lalu. Ia boleh menjejaki maklumat terhad pada satu masa. Ini mungkin kehilangan beberapa maklumat penting. Teknik Vectorstore berguna untuk menyimpan lebih banyak maklumat, tetapi isu ini masih belum diselesaikan sepenuhnya.
• Input adalah bergantung kepada prompt: Ejen LLM bergantung pada arahan untuk input. Kesilapan kecil dalam prompt boleh membawa kepada output yang sama sekali berbeza, jadi prompt yang halus, berstruktur, dan jelas diperlukan.
• Rawan kepada perubahan dalam alat luaran: Ejen LLM bergantung kepada alat dan sumber luaran, dan perubahan di dalamnya boleh mengganggu output akhir.
• Menghasilkan output yang tidak konsisten: Mereka boleh menghasilkan output yang berbeza walaupun terdapat perubahan kecil dalam proses. Ini kadang -kadang membawa kepada output yang tidak boleh dipercayai, yang akan menjadi kesilapan dalam tugas yang dilakukan.
• Kos dan Kecekapan: Ejen LLM boleh menjadi sangat intensif sumber, memanggil beberapa kali LLM untuk keluar dengan penyelesaian akhir.

S14) Bagaimanakah ejen LLM mengendalikan pembelajaran dan pengemaskinian yang berterusan?

Perubahan kekal. Ejen boleh ditubuhkan dengan cara mereka menyesuaikan diri dengan perubahan ini dengan kerap menggunakan finetuning, menggabungkan maklum balas manusia, dan mengesan prestasi untuk refleksi diri.

S15) Bagaimanakah ejen LLM memastikan privasi dan keselamatan data?

Kandungan AI-Generated mungkin mengandungi maklumat penting atau sensitif. Memastikan privasi dan keselamatan adalah langkah penting model ejen LLM. Oleh itu, banyak model dilatih untuk mengesan norma pelanggaran privasi dalam masa nyata, seperti perkongsian maklumat peribadi (PII) seperti alamat, nombor telefon, dll.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami merangkumi beberapa soalan yang paling kerap ditanya mengenai ejen LLM. Ejen LLM adalah alat yang berkesan untuk mengendalikan tugas kompleks. Mereka menggunakan LLM sebagai otak mereka dan mempunyai tujuh komponen utama lain: Prompt pengguna, perancangan, pengetahuan, alat, alat panggilan, dan output yang sedia ada. Akhirnya, mengintegrasikan semua komponen ini meningkatkan keupayaan ejen untuk menangani masalah dunia sebenar. Walau bagaimanapun, masih terdapat beberapa batasan, seperti memori jangka panjang yang terhad dan penyesuaian masa nyata. Menangani batasan ini akan membuka kunci potensi penuh model ejen LLM.

Terokai dunia futuristik ejen LLM dan pelajari semua tentang mereka dalam program Pinnacle Bename kami.

Atas ialah kandungan terperinci 15 soalan paling kerap ditanya mengenai ejen LLM. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!