關於LLM代理商的15個最常見的問題

介紹

大型語言模型（LLM）代理是使用LLM作為中央計算引擎的高級AI系統。他們有能力執行特定的動作，做出決策並自動與外部工具或系統進行交互。與標準LLM不同，這使他們能夠處理需要復雜推理的複雜任務，而標準LLM則主要集中於基於文本生成的輸入。隨著對各個行業的LLM代理商的用例越來越興趣，有關它們的一些問題需要回答。在此博客中，我將介紹常見的LLM代理問題。這包括從基礎到組件再到實際應用等問題等等。因此，讓我們探討這些問題。

概述

• 了解LLM代理是什麼，以及它們與LLM，RL代理和抹布有何不同。
• 探索一些有趣的用例和LLM代理的示例。
• 了解LLM代理的組件以及一些相關的工具和流行框架。
• 了解有關LLM代理商以及如何處理它們的局限性和道德問題。

15個最常見的問題

Q1）LLMS中有哪些代理？

在“ LLM代理”的背景下，“代理”一詞是指在文本生成以外利用LLMS能力的自主AI系統。代理人負責通過了解任務，做出決策並與外部環境進行交互來執行特定任務。其中一些是：

• 任務執行：它們基於給定的說明，例如安排會議或預訂飛行票。
• 決策：決策涉及分析數據，以根據可用信息確定最佳的行動方案。
• 任務管理：代理人記住以前的操作，確保他們遵循所有多步說明而不會失去軌道。
• 與外部系統的交互：代理可以與外部工具和功能鏈接，以更新記錄，檢索所需信息，執行計算和執行代碼。
• 適應性：代理可以通過實時調整其行為來適應更改或新信息。

另請閱讀：LLM代理的崛起：用迭代工作流程革新AI

Q2）LLM代理的示例是什麼？

考慮一下正在計劃假期的約翰。為此，他尋求聊天機器人的幫助。

約翰聊天機器人： “訪問埃及的最佳時間是什麼？”

聊天機器人配備了通用LLM，可提供廣泛的信息。它可以分享埃及的位置，歷史和一般景點。

但是，這個關於訪問埃及的最佳時間的問題需要有關天氣模式，高峰季節以及影響旅遊體驗的其他因素的特定信息。因此，為了準確回答此類問題，聊天機器人需要專門的信息。這是高級LLM代理商發揮作用的地方。

LLM代理可以思考，理解和記住過去的對話，並使用不同的工具根據情況修改答案。因此，當約翰向基於LLM代理商設計的虛擬旅行聊天機器人提出同樣的問題時，這就是它的發展。

約翰到聊天機器人： “我想計劃為期7天的埃及旅行。請幫助我選擇那七天的最佳時間，找到我的航班，住宿和行程。”

嵌入在LLM聊天機器人中的代理最初處理並了解用戶的輸入。在這種情況下，用戶想計劃他到埃及的旅行，包括最佳參觀時間，飛行票，住宿和行程。

在下一步中，代理將任務分叉

• 找到訪問埃及的最佳時間
• 預訂飛行票
• 預訂住宿
• 行程計劃

在執行這些操作時，代理商搜索旅行數據庫以獲取合適的旅行時間和完美的七天行程。但是，對於飛行和酒店預訂，代理商連接到預訂API（例如Skyscanner或Cleartrip進行飛行預訂，Booking.com或Trivago進行酒店預訂）。

因此，LLM代理結合了此信息以提供整個旅行計劃。如果用戶確認任何選項，則代理商還將預訂航班並確定住宿。此外，如果該計劃在最後一分鐘發生變化，則代理商會動態調整其搜索並提供新的建議。

Q3）LLM和代理有什麼區別？

LLM和代理人之間的差異是：

S.NO	大語言模型（LLM）	代理人
1	LLM是在大型數據集中訓練的高級AI模型。	代理是一個可以自主執行用戶給出的特定任務的軟件實體。
2	處理文本輸入作為提示，並使用自然語言處理（NLP）產生類似人類的文本作為輸出。	自主理解輸入，做出決策並基於與API或數據庫（例如APIS或數據庫）的交互作用執行最終操作。
3	外部環境或系統不直接參與。	外部系統，工具，數據庫和API直接參與。
4	示例：通過GPT-4的摘要生成	示例：虛擬助理代理可以為用戶預訂航班，發送後續電子郵件等。

Q4）為什麼我們需要LLM代理商？

LLM代理將NLP與自主決策和最終執行相結合。當項目需要理解，順序推理，計劃和內存時，LLM代理可能會非常有幫助，因為它們涉及多步任務以處理複雜的文本。他們可以分析大量數據集，以獲取見解並幫助做出自主決定。 LLM代理與外部系統進行交互以訪問或獲取實時信息。這增強了從醫療保健到教育及其他各種應用程序的各種應用程序中的個性化行動。

Q5）LLM代理的實際用例有哪些？

在快速發展的世界中，不同領域中有各種各樣的現實用例。其中一些在下面列出：

• 阿里巴巴使用LLM代理來增強其客戶服務。 LLM代理幫助客戶支持系統直接處理請求而不是指導。這簡化了整個過程並提高了客戶滿意度。
• 基於AI的法律與合規組織Brytr開發了一個名為“電子郵件代理”的AI代理。該AI代理能夠直接在MS Outlook或Gmail中收到來自商業團隊的電子郵件。
• 的確，一個尋求工作的平台使用LLM代理商獲取有關求職者數據根據其經驗和教育而適合求職者數據的全面列表。
• 科技公司Oracle使用LLM代理商進行法律搜索，收入情報，工作招聘和呼叫中心優化。這將節省時間來檢索和分析複雜數據庫的信息。
• Duolingo是電子學習平台，還使用LLM代理來增強學習者的學習經驗。
• 汽車公司特斯拉正在其自動駕駛汽車中實施LLM代理商。這些代理有助於新組織技術的研發。

另請閱讀：LLM代理商的10個業務應用

Q6）哪些流行的框架和構建LLM代理的工具是什麼？

開發人員使用LLM代理框架作為一組工具，庫和準則，通過大型語言模型（LLM）創建，部署和管理AI代理。一些流行的框架是：

1. Langgraph
   我們知道，“圖”是以結構化方式的數據表示。 Langgraph框架將LLM與基於圖形的結構化表示。這有助於模型理解，分析和生成相關的輸出。該框架減少了人類為構建信息流以開發複雜代理體系結構的努力。
2. CREWAI
   “船員”一詞是指一群共同努力的人。 Crewai Framework專門針對LLM代理與其他多個LLM代理合作，每個代理都有其獨特的功能。所有這些代理商都集體致力於一個共同的目標。
3. 自動基因
   “ Autogen”與“自動”一詞有關。 Autogen促進了各種代理之間的平穩對話。它使創建可感知的代理並擁有各種方便的代理類以開發代理框架非常容易。

了解更多：2024年建立AI代理的前5個框架

Q7）LLM代理的組件是什麼？

一個簡單的LLM代理由8個組件組成，如下圖所示：

• 用戶提示：以文本形式提供給LLM的說明以生成響應。產生的輸出取決於提示的質量。
• 大型語言模型： LLM是LLM代理的核心計算引擎，該發動機在大型數據集上進行了訓練。這些模型根據培訓的數據處理並理解語言。
• 計劃：解決複雜的任務是必要的思想流。該模型必須在現有和外部來源之間進行選擇才能生成輸出。
• LLM的現有知識：這是指對LLM進行培訓的大量數據集，例如網絡來源，博客，研究論文，Wikipedia等。
• 工具：這些系統旨在與外部系統或環境進行交互，以執行數據庫調用，API調用等任務。
• 呼叫工具：使用所需工具提取相關信息的行為。
• 外部信息：通過外部環境訪問的數據，例如網頁，數據庫，API等。
• 輸出：基於現有知識和外部知識的現有知識或組合產生的最終響應。

Q8）RL代理和LLM代理有什麼區別？

增強學習（RL）代理和LLM代理之間的差異為：

S.NO	RL代理	LLM代理
1	RL代理通過以獎勵或罰款的形式不斷接收反饋來與外部環境進行互動，以從過去的結果中學習。隨著時間的流逝，此反饋循環會增強決策。	LLM代理通過基於文本的提示而不是反饋與外部環境進行交互。
2	深Q-NETWORKS（DQNS）或雙重Q-Networks（DRRNS）計算Q值以識別適當的動作。	LLM代理通過培訓數據和提示選擇最佳的動作。
3	RL代理用於決策任務，例如機器人技術，模擬等。	LLM代理用於理解和生成類似人類的文本，以提供虛擬幫助，客戶支持等。

Q9）抹布和LLM代理之間有什麼區別？

抹布和LLM代理之間的差異是

S.NO	檢索增強發電（RAG）	LLM代理
1	RAG通常涉及兩個兩步過程。步驟1：從外部來源檢索相關信息。步驟2：使用LLM生成響應。	LLM代理商依靠基於及時的輸入和推理來確定最佳動作，這可能涉及多個步驟
2	不要保留長期記憶。每個查詢都是獨立處理的。	LLM代理保持長期和短期內存。
3	除了文本生成之外，不要執行任何動作。	具有基於輸出的能力，例如發送電子郵件，預訂飛行票等。

Q10）LLM代理如何處理模棱兩可的輸入？

LLM代理依靠提示作為輸入，最終輸出取決於提示的質量。如果輸入模棱兩可或不清楚，LLM代理需要清晰。 LLM代理可以產生一些特定的後續問題，以提高清晰度。

示例：如果用戶提示代理“發送電子郵件”，則代理會回答“您可以提及電子郵件ID嗎？”之類的問題。

Q11）可以針對特定行業或任務定制LLM代理商嗎？

是的，可以根據行業或任務定制LLM代理商。創建自定義的LLM代理有不同的方法，例如：

• 對特定域數據進行微調
• 合併特定域的API和數據庫
• 自定義提示

Q12）圍繞LLM代理商的道德問題是什麼？

訓練和使用LLM代理時，有許多道德問題。其中一些是：

• LLM代理在大規模數據集上進行了培訓，這些數據集可能包括偏見。結果，他們有時可能會發出歧視性產出。他們也可能產生令人反感的內容。
• LLM代理可能會產生準確和幻覺的響應。因此，所有LLM生成的響應都必須進行交叉檢查。
• AI模型容易受到越獄和迅速注射的影響。它們可用於繞過安全措施的有害或非法目的。
• LLM代理在不同時間或不同用戶提供了同一查詢的不同答案。這引起了解釋性問題。

但是，國家標準技術研究所（NIST）已經解決了這些問題，並提出了標準指南，AI開發人員在部署任何新模型時都應合併。

了解更多信息：如何在生成AI時代建立負責任的AI？

Q13）當前LLM代理的局限性是什麼？

LLM代理非常有用，但仍然面臨一些挑戰。其中一些是：

• 有限的長期記憶： LLM代理商難以記住過去對話中的每個細節。它可以一次跟踪有限的信息。這可能會丟失一些關鍵信息。矢量店技術對於存儲更多信息很有用，但是問題仍然無法完全解決。
• 輸入是迅速依賴的： LLM代理依賴於輸入的提示。提示中的一個小錯誤可能會導致完全不同的輸出，因此需要一個精製，結構化和清晰的提示。
• 容易改變外部工具的變化： LLM代理取決於外部工具和來源，並且其中的變化可能會破壞最終輸出。
• 產生不一致的輸出：即使提示中有很小的變化，它們也可能產生不同的輸出。這有時會導致不可靠的輸出，這是執行任務的錯誤。
• 成本和效率： LLM代理商可能非常密集，以最終解決方案呼籲LLM多次提出LLM。

Q14）LLM代理如何處理持續學習和更新？

變化是永久的。可以使用填充，結合人類反饋和自我反射的跟踪性能來定期適應這些更改的方式設置代理。

Q15）LLM代理如何確保數據隱私和安全性？

AI生成的內容可能包含關鍵或敏感信息。確保隱私和安全是LLM代理模型的關鍵步驟。因此，對許多模型進行了培訓以實時檢測違反隱私規範，例如共享個人身份信息（PII），例如地址，電話號碼等。

結論

在本文中，我們介紹了一些有關LLM代理商的最常見問題。 LLM代理是處理複雜任務的有效工具。他們使用LLM作為大腦，並擁有其他七個主要組件：用戶提示，計劃，LLM的現有知識，工具，呼叫工具和輸出。最後，整合所有這些組件可以提高代理解決現實世界問題的能力。但是，仍然存在一些局限性，例如有限的長期記憶和實時適應。解決這些限制將解鎖LLM代理模型的全部潛力。

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以上是關於LLM代理商的15個最常見的問題的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！