Einführung

LLM -Wirkstoffe (Language Language Model) sind fortschrittliche KI -Systeme, die LLMs als zentrale Computermotor verwenden. Sie k?nnen bestimmte Aktionen ausführen, Entscheidungen treffen und mit externen Werkzeugen oder Systemen autonom interagieren. Dies erm?glicht es ihnen, komplexe Aufgaben zu erledigen, die im Gegensatz zu Standard-LLMs komplexe Argumentation erfordern, die sich haupts?chlich auf auf Text-Generation-basierte Eingaben konzentrieren. Angesichts des zunehmenden Interesses an den Anwendungsf?llen von LLM -Agenten in verschiedenen Branchen gibt es mehrere Fragen zu ihnen, die beantwortet werden müssen. In diesem Blog werde ich die h?ufig gestellten LLM -Agentenfragen behandeln. Dies beinhaltet Fragen, die von Grundlagen über Komponenten bis hin zu praktischen Anwendungen reichen. Gehen wir also zu diesen Fragen.

überblick

• Verstehen Sie, was LLM -Agenten sind und wie sie sich von LLMs, RL -Agenten und Lappen unterscheiden.
• Erforschen Sie einige interessante Anwendungsf?lle und Beispiele für LLM -Agenten.
• Erfahren Sie mehr über die Komponenten von LLM -Agenten und einige der damit verbundenen Tools und beliebten Frameworks.
• Kennen Sie die Einschr?nkungen und ethischen Anliegen in Bezug auf LLM -Agenten und wie man mit ihnen umgeht.

15 am h?ufigsten gestellte Fragen

Q1) Was sind Agenten in LLMs?

Der Begriff ?Agent“ im Kontext von ?LLM Agent“ bezieht sich auf autonome KI -Systeme, die die F?higkeiten von LLMs über die Textgenerierung hinaus nutzen. Der Agent ist dafür verantwortlich, bestimmte Aufgaben auszuführen, indem die Aufgabe verstanden, Entscheidungen getroffen und mit der externen Umgebung interagiert werden. Einige von ihnen sind:

• Aufgabenausführungen: Sie basieren auf den angegebenen Anweisungen, z. B. auf der Planung einer Besprechung oder der Buchung eines Flugtickets.
• Entscheidungsfindung: Bei der Entscheidungsfindung werden Daten analysiert, um die beste Vorgehensweise auf der Grundlage der verfügbaren Informationen zu bestimmen.
• Aufgabenverwaltung: Agenten erinnern sich an frühere Aktionen, um sicherzustellen, dass sie allen Anweisungen mit mehreren Schritten folgen, ohne den überblick zu verlieren.
• Interaktion mit externen Systemen: Agenten k?nnen mit externen Tools und Funktionen verknüpfen, um die Datens?tze zu aktualisieren, die erforderlichen Informationen abzurufen, Berechnungen durchzuführen und Code auszuführen.
• Anpassungsf?higkeit: Agenten k?nnen sich an ?nderungen oder neue Informationen anpassen, indem sie ihr Verhalten in Echtzeit anpassen.

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F2) Was ist ein Beispiel für einen LLM -Agenten?

Betrachten Sie John, der einen Urlaub plant. Um dies zu tun, sucht er Hilfe von einem Chatbot.

John zum Chatbot: "Was ist die beste Zeit, um ?gypten zu besuchen?"

Der Chatbot ist mit einem allgemeinen LLM ausgestattet, um eine breite Palette von Informationen bereitzustellen. Es kann den Standort, die Geschichte und die allgemeinen Attraktionen ?gyptens teilen.

Diese Frage zum besten Zeitpunkt für den Besuch von ?gypten erfordert jedoch spezifische Informationen zu Wettermustern, Spitzenzeiten und anderen Faktoren, die das Touristenerlebnis beeinflussen. Um solche Fragen genau zu beantworten, ben?tigt der Chatbot spezielle Informationen. Hier kommt ein fortgeschrittener LLM -Agent ins Spiel.

Ein LLM -Agent kann vergangene Gespr?che nachdenken, verstehen und sich daran erinnern und verschiedene Tools verwenden, um Antworten basierend auf Situationen zu ?ndern. Wenn John also einen virtuellen Reise -Chatbot, der auf basierendem LLM -Agenten entworfen wurde, die gleiche Frage stellt, so geht es darum.

John to Chatbot: ?Ich m?chte eine sieben Tage nach ?gypten planen. Bitte helfen Sie mir, die beste Zeit für diese sieben Tage zu besuchen und mir Flüge, Unterkünfte und eine Reiseroute zu finden.“

Der in den LLM -Chatbot eingebettete Agent verarbeitet anf?nglich die Eingaben des Benutzers. In diesem Fall m?chte der Benutzer seine Reise nach ?gypten planen, einschlie?lich der besten Zeit zum Besuch, Flugtickets, Unterkunft und Reiseroute.

Im n?chsten Schritt verteilt der Agent die Aufgaben in

• Finden Sie die beste Zeit, um ?gypten zu besuchen
• Buchung von Flugtickets
• Unterkunft Buchung
• Routenplanung

W?hrend der Ausführung dieser Aktionen sucht der Agent die Reisedatenbank nach geeigneten Reisezeiten und die perfekte siebent?gige Route. Für Flug- und Hotelbuchungen verbindet sich der Agent jedoch mit der Buchung von APIs (wie Skyscanner oder Cleartrip für Flugbuchungen und Booking.com oder Trivago für Hotelbuchungen).

Daher kombinieren LLM -Agenten diese Informationen, um den gesamten Reiseplan bereitzustellen. Der Agent wird auch den Flug buchen und die Unterkunft abschlie?en, wenn der Benutzer Optionen best?tigt. Wenn der Plan in letzter Minute ?ndert, passt der Agent seine Suche dynamisch an und liefert neue Vorschl?ge.

F3) Was ist der Unterschied zwischen LLM und Agent?

Die Unterschiede zwischen LLMs und Agenten sind:

F4) Warum brauchen wir LLM -Agenten?

LLM Agent kombiniert NLP mit autonomer Entscheidungsfindung und endgültiger Ausführung. Wenn das Projekt Verst?ndnis, sequentielles Denken, Planung und Speicher verlangt, k?nnen LLM-Agenten sehr hilfreich sein, da sie mehrstufige Aufgaben zum Umgang mit komplexen Text beinhalten. Sie k?nnen massive Datens?tze analysieren, um Einblicke zu erhalten und autonome Entscheidungen zu treffen. LLM Agent interagiert mit externen Systemen, um in Echtzeitinformationen zuzugreifen oder sie abzurufen. Dies verbessert und schafft personalisierte Ma?nahmen in verschiedenen Anwendungen von der Gesundheitsversorgung bis zur Bildung und darüber hinaus.

F5) Was sind einige reale Anwendungsf?lle von LLM-Agenten?

In der sich schnell bewegenden Welt gibt es in verschiedenen Bereichen verschiedene reale Anwendungsf?lle. Einige von ihnen sind unten aufgeführt:

• Alibaba verwendet LLM -Agenten, um den Kundenservice zu verbessern. Dies rationalisiert den gesamten Prozess und erh?ht die Kundenzufriedenheit.
• Die in AI ans?ssige Rechts- und Compliance-Organisation, Brytr, hat einen AI-Agenten namens ?E-Mail-Agent“ entwickelt. Dieser KI -Agent kann Entwürfe vorbereiten und auf E -Mails von kommerziellen Teams direkt in MS Outlook oder Google Mail beantworten.
• In einer Arbeitssuchplattform wird LLM-Agenten verwendet, um eine umfassende Liste von Stellenbeschreibungen und M?glichkeiten zu erhalten, die den Arbeitssuchenden anhand ihrer Erfahrungen und Ausbildung entsprechen.
• Oracle , ein Technologieunternehmen, verwendet LLM -Agenten für rechtliche Suche, Revenue Intelligence, Job Recruitment und Call Center -Optimierung. Dies würde Zeit beim Abrufen und Analysieren von Informationen aus komplexen Datenbanken sparen.
• Duolingo , eine E-Learning-Plattform, verwendet auch LLM-Agenten, um die Lernerfahrung ihrer Lernenden zu verbessern.
• Die Automobilfirma Tesla implementiert LLM-Agenten in seinem selbstfahrenden Auto. Diese Agenten tragen zur Forschung und Entwicklung neuer Organisationstechnologien bei.

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F6) Was sind einige beliebte Frameworks und Tools zum Aufbau von LLM -Agenten?

Entwickler verwenden ein LLM -Agent -Framework als eine Reihe von Tools, Bibliotheken und Richtlinien, um AI -Agenten über ein gro?es Sprachmodell (LLM) zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Einige beliebte Frameworks sind:

1. Langgraph
   Wir wissen, dass ein ?Diagramm“ strukturiert eine bildliche Darstellung von Daten ist. Das Langgraph Framework integriert LLMs in strukturierte graphbasierte Darstellungen. Dies hilft dem Modell, logisch relevante Ausgaben zu verstehen, zu analysieren und zu generieren. Dieser Rahmen reduziert die menschlichen Bemühungen, den Informationsfluss für die Entwicklung komplexer Agentenarchitekturen zu konstruieren.
2. Crewai
   Der Begriff ?Crew“ bedeutet eine Gruppe von Menschen, die zusammenarbeiten. Der Crewai -Framework ist auf die Zusammenarbeit von LLM -Agenten mit mehreren anderen LLM -Agenten spezialisiert, die jeweils eigene einzigartige Funktionen haben. Alle diese Agenten arbeiten gemeinsam zu einem gemeinsamen Ziel.
3. Autogen
   "Autogen" h?ngt mit dem Wort "automatisch" zusammen. Autogen erleichtert glatte Gespr?che zwischen verschiedenen Wirkstoffen. Es macht es sehr einfach, konversible Agenten zu erstellen, und verfügt über eine Vielzahl von bequemen Agentenklassen, um agentische Rahmenbedingungen zu entwickeln.

Erfahren Sie mehr: Top 5 Frameworks zum Aufbau von KI -Agenten im Jahr 2024

F7) Was sind die Komponenten eines LLM -Agenten?

Ein einfacher LLM -Agent besteht aus 8 Komponenten, wie in der folgenden Abbildung gezeigt:

• Benutzeraufforderung: Die Anweisungen für ein LLM in Form von Text, um Antworten zu generieren. Die erzeugte Ausgabe h?ngt von der Qualit?t der Eingabeaufforderung ab.
• Gro?sprachige Modelle: LLM ist die Kern -Computational Engine eines LLM -Agenten, das auf einem massiven Datensatz trainiert wird. Diese Modelle verarbeiten und verstehen Sprache basierend auf den Daten, die sie geschult werden.
• Planung: Ein Gedankenfluss ist notwendig, um komplexe Aufgaben zu l?sen. Das Modell muss zwischen vorhandenen und externen Quellen w?hlen, um die Ausgabe zu generieren.
• Das vorhandene Wissen von LLM: Dies bezieht sich auf die massiven Datens?tze wie Webquellen, Blogs, Forschungsarbeiten, Wikipedia usw., auf denen LLMs geschult sind.
• Tools: Dies sind Systeme, die mit externen Systemen oder Umgebungen interagieren, um Aufgaben wie Datenbankaufruf, API -Aufruf usw. auszuführen.
• Anrufwerkzeug (en): Die Verwendung des erforderlichen Tools zum Extrahieren relevanter Informationen.
• Externe Informationen: Daten auf externe Umgebungen wie Webseiten, Datenbanken, APIs usw. zugegriffen werden.
• Ausgabe: Die endgültige Antwort, die auf der Grundlage des vorhandenen Wissens oder der Kombination von vorhandenem und externem Wissen erzeugt wird.

F8) Was ist der Unterschied zwischen einem RL -Agenten und einem LLM -Agenten?

Unterschiede zwischen Verst?rkungslernen (RL) Agent und LLM -Agent sind:

F9) Was ist der Unterschied zwischen RAG- und LLM -Agenten?

Unterschiede zwischen RAG- und LLM -Agenten sind

F10) Wie gehen LLM -Agenten mehrdeutige oder unklare Inputs um?

LLM -Agenten verlassen sich auf Eingabeaufforderungen als Eingabe, und die endgültige Ausgabe h?ngt von der Qualit?t der Eingabeaufforderung ab. Bei mehrdeutigen oder unklaren Eingaben ben?tigt der LLM -Agent Klarheit. Ein LLM-Agent kann einige spezifische Folgefragen erstellen, um die Klarheit zu verbessern.

Beispiel: Wenn der Benutzer den Agenten auffordert, eine E -Mail zu senden, antwortet der Agent mit Fragen wie "K?nnten Sie bitte die E -Mail -ID erw?hnen?"

Q11) K?nnen LLM -Agenten für bestimmte Branchen oder Aufgaben angepasst werden?

Ja, LLM -Agenten k?nnen nach Branchen oder Aufgaben angepasst werden. Es gibt verschiedene Methoden, um einen ma?geschneiderten LLM -Agenten zu erstellen, z. B.:

• Feinabstimmung in bestimmten Dom?nendaten
• Einbeziehung von dom?nenspezifischen APIs und Datenbanken
• Anpassungsanforderungen

Q12) Was sind die ethischen Bedenken in Bezug auf LLM -Agenten?

Es gibt viele ethische Bedenken beim Training und der Verwendung von LLM -Agenten. Einige von ihnen sind:

• LLM -Agenten werden auf massiven Datens?tzen geschult, die voreingenommene Inhalte enthalten. Infolgedessen k?nnen sie manchmal diskriminierende Ergebnisse ausgeben. Sie k?nnen auch beleidigende Inhalte produzieren.
• LLM -Agenten k?nnen sowohl genaue als auch halluzinierte Antworten erzeugen. Alle LLM-generierten Antworten müssen daher überprüft werden.
• KI -Modelle sind anf?llig für Jailbreaking und schnelle Injektion. Sie k?nnen für sch?dliche oder illegale Zwecke verwendet werden, die Sicherheitsma?nahmen umgehen.
• LLM -Agenten geben unterschiedliche Antworten auf dieselbe Abfrage, zu unterschiedlichen Zeiten oder auf verschiedene Benutzer. Dies wirft die Interpretierbarkeitsbedenken auf.

Das National Institute of Standards and Technology (NIST) hat diese Bedenken jedoch berücksichtigt und Standardrichtlinien entwickelt, die KI -Entwickler bei der Bereitstellung eines neuen Modells einbeziehen sollten.

Erfahren Sie mehr: Wie kann man in der ?ra der generativen KI eine verantwortungsvolle KI aufbauen?

Q13) Was sind die Grenzen der aktuellen LLM -Wirkstoffe?

LLM -Agenten sind sehr nützlich, stehen aber immer noch vor einigen Herausforderungen. Einige von ihnen sind:

• Begrenztes Langzeitged?chtnis: LLM-Agenten haben Schwierigkeiten, sich an jedes Detail aus früheren Gespr?chen zu erinnern. Es kann gleichzeitig begrenzte Informationen im Auge behalten. Dies k?nnte einige wichtige Informationen verlieren. VectorStore -Techniken sind nützlich, um weitere Informationen zu speichern, aber das Problem ist immer noch nicht vollst?ndig gel?st.
• Die Eingabe ist eingehend abh?ngig: Der LLM-Agent basiert auf Eingabeaufforderungen. Ein kleiner Fehler in der Eingabeaufforderung kann zu einer v?llig anderen Ausgabe führen, sodass eine raffinierte, strukturierte und klare Eingabeaufforderung erforderlich ist.
• Anf?llig für ?nderungen in externen Tools: Der LLM -Agent h?ngt von externen Werkzeugen und Quellen ab, und ?nderungen in diesen k?nnen die endgültige Ausgabe st?ren.
• Erzeugt eine inkonsistente Ausgabe: Sie k?nnen unterschiedliche Ausg?nge erzeugen, selbst wenn sich eine Eingabeaufforderung geringfügig ?ndert. Dies führt manchmal zu unzuverl?ssigen Ausg?ngen, was ein Fehler in der ausgeführten Aufgabe w?re.
• Kosten und Effizienz: LLM-Agenten k?nnen sehr ressourcenintensiv sein und mehrmals einen LLM anrufen, um die endgültige L?sung zu ergeben.

Q14) Wie gehen LLM -Agenten mit kontinuierlichem Lernen und Aktualisieren um?

Ver?nderung ist dauerhaft. Agenten k?nnen so eingerichtet werden, dass sie sich an diese Ver?nderungen mithilfe von Finetuning, der Einbeziehung menschlicher Feedback und der Verfolgung der Leistung für die Selbstreflexion regelm??ig anpassen.

Q15) Wie gew?hrleisten LLM -Agenten Datenschutz und Sicherheit?

AI-generierter Inhalt kann wichtige oder empfindliche Informationen enthalten. Die Gew?hrleistung von Privatsph?re und Sicherheit ist ein entscheidender Schritt von LLM -Agentenmodellen. Daher werden viele Modelle geschult, um Datenschutzverletzungsnormen in Echtzeit zu erkennen, z. B. das Teilen pers?nlich identifizierbarer Informationen (PII) wie Adresse, Telefonnummern usw.

Abschluss

In diesem Artikel haben wir einige der am h?ufigsten gestellten Fragen zu LLM -Agenten behandelt. LLM -Agenten sind wirksame Werkzeuge zum Umgang mit komplexen Aufgaben. Sie verwenden LLM als Gehirn und verfügen über sieben weitere Hauptkomponenten: User -Eingabeaufforderung, Planung, LLMs vorhandenes Wissen, Tools, Anrufwerkzeuge und Ausgabe. Schlie?lich erh?ht die Integration all dieser Komponenten die F?higkeit von Agenten, reale Probleme anzugehen. Es gibt jedoch immer noch einige Einschr?nkungen, wie z. B. ein begrenztes Langzeitged?chtnis und Echtzeitanpassung. Die Bek?mpfung dieser Einschr?nkungen würde das volle Potenzial von LLM -Agentenmodellen erschlie?en.

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Das obige ist der detaillierte Inhalt von15 am h?ufigsten gestellte Fragen zu LLM -Agenten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!