- LLM kombinieren Sprachverständnis, Gedächtnis, Werkzeugnutzung und Planung, um komplexe, autonome Aufgaben auszuführen, die über einfaches Chatten hinausgehen.
- Die Verbesserung von LLM umfasst Techniken wie RAG, Feinabstimmung, n-shot Prompting und fortschrittliche Prompting-Techniken für mehr Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
- Der Aufbau eines LLM erfordert klare Ziele, die richtige Plattform, Modellkonfiguration, Integrationen, Tests und laufende Überwachung.
- Trotz ihrer Leistungsfähigkeit haben LLM Grenzen wie Halluzinationen, Risiken für die Privatsphäre und Kontextbeschränkungen, so dass eine sorgfältige Planung und Überwachung weiterhin unerlässlich sind.
Sie sind wahrscheinlich mit dem heißesten Thema des Jahres vertraut: KI-Agenten.
Die meisten dieser KI-Agenten sind LLM . Warum?
"In den letzten Jahren haben sich die autonomen Agenten verändert", erklärt Sylvain Perron, CEO von Botpress . "Die zugrunde liegenden Modelle haben sich verbessert. LLMs haben eine neue Ebene des Denkens und der Abstraktion erschlossen."
Mit der Leistungsfähigkeit von LLMs können KI-Agenten so aufgebaut werden, dass sie jede Art von sprachbasierter oder schlussfolgernder Aufgabe erfüllen.
Und dank ihrer sprachlichen und analytischen Fähigkeiten erobern sie langsam die Arbeitsplätze der Angestellten: Über 80 % der Unternehmen planen, in den nächsten Jahren KI-Agenten einzusetzen.
Während die breite Kategorie der KI-Agenten auch nicht-sprachliche Anwendungen umfasst (Empfehlungssysteme für Inhalte, Bilderkennung, Robotersteuerung usw.), handelt es sich bei den Agenten von LLM in der Regel um KI-Konversationssoftware.
Was sind LLM Mittel?
LLM Agenten sind KI-gestützte Werkzeuge, die große Sprachmodelle verwenden, um Sprache zu interpretieren, Gespräche zu führen und Aufgaben zu erfüllen.
Diese Agenten beruhen auf komplexen Algorithmen, die anhand großer Mengen von Textdaten trainiert wurden und es ihnen ermöglichen, Sprache so zu verstehen und zu produzieren, dass sie die menschliche Kommunikation nachahmen.
LLM Agenten können in KI-Agenten, KI-Chatbots, virtuelle Assistenten, Software zur Erstellung von Inhalten und andere angewandte Tools integriert werden.
Wie arbeiten die LLM ?
LLM kombinieren die Leistung eines LLM mit dem Abruf, dem logischen Denken, dem Gedächtnis und dem Einsatz von Werkzeugen, um Aufgaben selbstständig zu erledigen. Lassen Sie uns aufschlüsseln, was jede dieser Komponenten tut.
In Kombination ermöglichen diese Fähigkeiten den LLM , komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe völlig eigenständig durchzuführen.
Zum Beispiel:
- Ein B2B-Vertriebsmitarbeiter ruft CRM-Daten zu einem potenziellen Kunden ab, analysiert den Geschäftsverlauf, erinnert sich an frühere Interaktionen mit dem potenziellen Kunden, um das Follow-up zu personalisieren, und verwendet E-Mail- und Kalender-APIs zum Senden und Planen.
- Ein IT-Agent ruft Systemprotokolle ab, um einen Fehler zu diagnostizieren, analysiert die Schritte zur Fehlerbehebung, um die beste Strategie zu finden, merkt sich, was bei früheren Benutzerproblemen funktioniert hat, und führt Skripte aus, um Dienste neu zu starten oder ein Ticket zu erstellen.
Welche 4 Merkmale zeichnen einen LLM aus?
Es gibt vier Hauptmerkmale eines LLM Agenten:
1. Sprachmodell
Das Sprachmodell wird oft als das "Gehirn" eines LLM Agenten betrachtet. Seine Qualität und sein Umfang beeinflussen direkt die Leistung des LLM Agenten.
Es handelt sich um einen hochentwickelten Algorithmus, der auf riesigen Textdatenbeständen trainiert wurde und dadurch in der Lage ist, Zusammenhänge zu verstehen, Muster zu erkennen und kohärente und kontextbezogene Antworten zu geben.
- Erkennen und Lernen von Sprachmustern
- ein gewisses kontextbezogenes Bewusstsein zu erlangen (dank der umfangreichen Trainingsdaten)
- Anpassung an verschiedene Bereiche und Bearbeitung einer breiten Palette von Themen
Das Sprachmodell bestimmt die Tiefe, Genauigkeit und Relevanz der Antworten, was die Grundlage für die Sprachfähigkeiten des Agenten bildet.
2. Speicher
Der Begriff "Gedächtnis" bezieht sich auf die Fähigkeit, Informationen aus früheren Interaktionen, wie Fakten, Benutzerpräferenzen oder Themen, über mehrere Sitzungen hinweg zu speichern.
Dies verbessert das kontextuelle Verständnis des Agenten und macht die Gespräche kontinuierlicher und relevanter.
In einigen Konfigurationen kann der Agent Informationen über einen längeren Zeitraum speichern. Dies unterstützt eine langfristige Interaktion, bei der der Agent aus wiederholtem Nutzerverhalten oder Vorlieben "lernt" - obwohl dies oft aus Gründen des Datenschutzes und der Relevanz geregelt ist.
3. Werkzeuggebrauch
Der Einsatz des Tools führt einen Mitarbeiter von LLM vom Gespräch zur Aktion.
Ein LLM -Agent kann mit externen Anwendungen, Datenbanken oder APIs integriert werden, um bestimmte Funktionen auszuführen.
Das bedeutet, dass sie Informationen in Echtzeit abrufen, externe Aktionen ausführen oder auf spezialisierte Datenbanken zugreifen können, wodurch sie in der Lage sind, Informationen in Echtzeit zu liefern. Dies beinhaltet:
- Aufrufen von APIs
- Abrufen von Live-Daten, wie z. B. Wetterberichte oder Aktienkurse
- Planung von Besprechungen oder Terminen
- Abfragen von Datenbanken, wie Produktkataloge oder Dokumente zur Personalpolitik
Die Verwendung von Tools ermöglicht es dem LLM -Agenten, sich von einem passiven, wissensbasierten System zu einem aktiven Teilnehmer zu entwickeln, der in der Lage ist, mit anderen Systemen in Kontakt zu treten.
4. Planung
Planung ist die Fähigkeit eines LLM Agenten, komplexe Aufgaben in eine Reihe von überschaubaren Schritten zu unterteilen.
Ein Agent von LLM kann mit oder ohne Feedback planen. Der Unterschied?
- Planung ohne Feedback bedeutet, dass der LLM Agent einen Plan auf der Grundlage seines anfänglichen Verständnisses erstellt. Das ist schneller und einfacher, aber es fehlt die Anpassungsfähigkeit.
- Planung mit Rückkopplung bedeutet, dass ein LLM -Agent seinen Plan kontinuierlich verfeinern kann, indem er Input aus seiner Umgebung aufnimmt. Das ist komplexer, macht ihn aber viel flexibler und verbessert die Leistung im Laufe der Zeit.
Durch die Planung kann ein LLM -Agent logische Abläufe erstellen, die schrittweise zu einer Lösung führen, wodurch er komplexe Anfragen effektiver bearbeiten kann.
Was sind die 4 Arten von LLM ?
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1. Conversational Agents (z. B. Kundensupport und Lead-Generierung)
Diese Art von Agenten führen einen natürlichen Dialog mit den Benutzern - sie geben oft Informationen, beantworten Fragen und helfen bei verschiedenen Aufgaben.
Diese Agenten stützen sich auf LLMs , um menschenähnliche Reaktionen zu verstehen und zu erzeugen.
Beispiele: Kundenbetreuer und Chatbots im Gesundheitswesen
2. Aufgabenorientierte Agenten (z. B. KI-Assistenten und KI-Workflows)
Diese Agenten, die sich auf die Ausführung bestimmter Aufgaben oder das Erreichen vordefinierter Ziele konzentrieren, interagieren mit den Benutzern, um deren Bedürfnisse zu verstehen und dann Aktionen zur Erfüllung dieser Bedürfnisse auszuführen.
Beispiele: KI-Assistenten und HR-Bots
3. Kreativ-Agenten (z. B. Tools zur Erstellung von Inhalten)
Diese Agenten sind in der Lage, originelle und kreative Inhalte wie Kunstwerke, Musik oder Texte zu erstellen. Sie nutzen LLMs , um menschliche Vorlieben und künstlerische Stile zu verstehen, und können so Inhalte produzieren, die beim Publikum Anklang finden.
Beispiele: Tools zur Erstellung von Inhalten und Bildern (wie Dall-E)
4. Kollaborative Agenten (z. B. KI-Agenten für Unternehmen)
Diese Agenten arbeiten an der Seite von Menschen, um gemeinsame Ziele oder Aufgaben zu erreichen, und erleichtern die Kommunikation, Koordination und Kooperation zwischen Teammitgliedern oder zwischen Menschen und Maschinen.
LLMs können kollaborative Agenten unterstützen, indem sie bei der Entscheidungsfindung helfen, Berichte erstellen oder Erkenntnisse liefern.
Beispiele: Die meisten KI-Agenten und Projektmanagement-Chatbots in Unternehmen
Wie setzen Unternehmen LLM ein?
Unternehmen profitieren von LLM Agenten in Bereichen, in denen es um die Verarbeitung und Beantwortung natürlicher Sprache geht, z. B. bei der Beantwortung von Fragen, der Bereitstellung von Anleitungen, der Automatisierung von Arbeitsabläufen und der Analyse von Text.
Unternehmen nutzen häufig LLM Agenten für Marketing, Datenanalyse, Einhaltung von Vorschriften, Rechtshilfe, Unterstützung im Gesundheitswesen, Finanzaufgaben und Bildung.
Hier sind 3 der gängigsten Anwendungsfälle für LLM Agenten:
Kundenbetreuung
Laut einer Studie des Automatisierungsexperten Pascal Bornet unter 167 Unternehmen ist der Kundenservice der beliebteste Anwendungsfall für die Einführung von LLM .
LLM Agenten werden häufig im Kundensupport eingesetzt, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, Probleme zu lösen und 24/7-Hilfe zu leisten.
Diese Agenten können in Echtzeit mit den Kunden in Kontakt treten und sofortige Hilfe anbieten oder komplexe Anfragen an menschliche Agenten weiterleiten.
Siehe auch: Was ist ein Chatbot für den Kundendienst?
Vertrieb und Lead-Generierung
Im Vertrieb werden LLM für die KI-Lead-Generierung eingesetzt - sie können Leads sogar im Nachhinein qualifizieren, indem sie mit potenziellen Kunden ins Gespräch kommen, ihre Bedürfnisse einschätzen und wertvolle Informationen sammeln.
Sie können auch Folgeinteraktionen automatisieren und personalisierte Empfehlungen oder Produktinformationen auf der Grundlage der Interessen des Kunden versenden.
Siehe auch: Wie man KI für den Vertrieb nutzt
Interne Unterstützung: HR und IT
Für den internen Support optimieren LLM die HR- und IT-Prozesse, indem sie häufige Anfragen von Mitarbeitern bearbeiten.
Tatsächlich ergab die Bornet-Studie, dass LLM bei internen Vorgängen am kosteneffizientesten sind und 30-90 % der Zeit einsparen, die zuvor für die Erledigung der internen Aufgaben benötigt wurde.
In der Personalabteilung beantworten sie Fragen zu Themen wie Sozialleistungen, Urlaubsregelungen und Gehaltsabrechnung, während sie in der IT-Abteilung für die Behebung grundlegender technischer Probleme sorgen oder Routineaufgaben wie die Einrichtung von Konten automatisieren.
Dadurch können sich die Personal- und IT-Teams auf komplexere Aufgaben konzentrieren, anstatt sich wiederholende Arbeiten zu erledigen.
Siehe auch: Die besten KI-Agenten für HR
Wie man sich verbessert LLM Agentenantworten
Wenn Sie ein LLM für ein KI-Projekt anpassen , möchten Sie die Standardantworten optimieren, die ein öffentliches Modell den Benutzern geben würde. (Sie können Ihren Chatbot doch nicht die Konkurrenz empfehlen lassen, oder?) Vielleicht möchten Sie auch, dass er eine benutzerdefinierte Geschäftslogik verwendet, damit er eher wie ein geschulter Mitarbeiter funktioniert und nicht wie eine zufällige Sprachgenerierung.
Es gibt vier allgemeine Konzepte, die die Qualität verbessern LLM Antworten:
- RAG
- Feinabstimmung
- N-Schuss-Eingabeaufforderung
- Schnelles Engineering
1. Retrieval-erweiterte Generierung
RAG ist ein ausgefallener Name für eine einfache Sache, die wir alle auf ChatGPT gemacht haben: einen Text in ChatGPT einfügen und eine Frage dazu stellen.
Ein typisches Beispiel ist die Frage, ob ein bestimmtes Produkt auf einer E-Commerce-Website vorrätig ist, und ein Chatbot, der diese Information in einem Produktkatalog (statt im Internet) nachschlägt.
Im Hinblick auf die Geschwindigkeit der Entwicklung und den Erhalt von Echtzeitinformationen ist RAG ein Muss.
Es hat normalerweise keinen Einfluss darauf, welches Modell Sie wählen, aber nichts hindert Sie daran, einen LLM API-Endpunkt zu erstellen, der Informationen und Antworten abfragt, und diesen Endpunkt so zu verwenden, als wäre er ein eigener LLM.
Die Verwendung von RAG für einen wissensbasierten Chatbot ist oft einfacher zu pflegen, da Sie das Modell nicht feinabstimmen und auf dem neuesten Stand halten müssen - was auch die Kosten senken kann.
2. Feinabstimmung
Zur Feinabstimmung gehört, dass Sie Ihrem Modell Beispiele geben, damit es lernt, wie es eine bestimmte Aufgabe gut erledigen kann. Wenn Sie möchten, dass das Modell besonders gut über Ihr Produkt spricht, können Sie ihm eine Reihe von Beispielen für die besten Verkaufsgespräche Ihres Unternehmens geben.
Wenn es sich um ein quelloffenes Modell handelt, sollten Sie sich fragen, ob Ihr Team über genügend technische Kapazitäten verfügt, um ein Modell fein abzustimmen.
Wenn es sich um ein Closed-Source-Modell handelt, das als Dienstleistung angeboten wird ( GPT-4 oder Claude), können Sie Ihre Ingenieure in der Regel mit Hilfe von APIs eine Feinabstimmung der benutzerdefinierten Modelle vornehmen lassen. Der Preis steigt durch diese Methode in der Regel erheblich, aber es gibt wenig bis keine Wartung.
Aber für viele Anwendungsfälle ist die Feinabstimmung nicht der erste Schritt zur Optimierung Ihres Modells.
Ein guter Fall für die Feinabstimmung ist der Aufbau eines Wissensbot für statisches Wissen. Durch die Angabe von Beispielen für Fragen und Antworten sollte er in der Lage sein, diese in Zukunft zu beantworten, ohne die Antwort nachschlagen zu müssen. Aber das ist keine praktische Lösung für Echtzeit-Informationen.
3. N-Shot-Lernen
Der schnellste Weg, die Qualität der Antworten zu verbessern, ist die Bereitstellung von Beispielen in einem einzigen LLM API-Aufruf.
Die meisten von uns verwenden ChatGPT, wenn sie keine Beispiele für das, was sie in einer Antwort suchen, angeben. Das Hinzufügen eines Beispiels (oder eines One-Shots) reicht in der Regel aus, um eine wesentliche Verbesserung der Antwortqualität zu erzielen.
Mehr als ein Beispiel wird als n-shot betrachtet. N-shot ändert das Modell nicht, im Gegensatz zur Feinabstimmung. Sie geben einfach Beispiele, bevor Sie um eine Antwort bitten, jedes Mal, wenn Sie eine Frage stellen.
Diese Strategie darf jedoch nicht überstrapaziert werden: LLM Modelle haben eine maximale Kontextgröße und werden nach der Größe der Nachricht berechnet. Eine Feinabstimmung kann die Notwendigkeit von n-shot-Beispielen beseitigen, erfordert aber mehr Zeit, um richtig zu sein.
4. Schnelle technische Techniken
Es gibt noch andere Prompt-Engineering-Techniken, wie z. B. die Gedankenkette, die die Modelle dazu zwingt, laut zu denken, bevor sie eine Antwort geben.
Es gibt auch eine Prompt-Verkettung , die Modelle dazu anregt, komplexe Aufgaben in kleinere Schritte aufzuteilen, indem mehrere Prompts nacheinander ausgeführt werden.
Diese Strategien können die Qualität und Zuverlässigkeit der Antworten erheblich steigern – insbesondere bei logisch denkenden Aufgaben –, sie gehen jedoch oft auf Kosten längerer Antworten, eines höheren Token-Verbrauchs und einer langsameren Leistung.
Dies erhöht die Qualität der Antwort, allerdings auf Kosten der Antwortdauer, der Kosten und der Geschwindigkeit.
So erstellen Sie ein LLM Agent in 6 Schritten
1. Zielsetzungen definieren
Der erste Schritt bei der Entwicklung eines KI-Agenten oder Chatbots besteht darin, genau festzulegen, welche Aufgabe er erfüllen soll.
Klären Sie, welche Aufgaben der LLM Agent erfüllen soll, sei es die Unterstützung bei Kundenanfragen, die Erstellung von Inhalten oder die Erledigung bestimmter Aufgaben.
Die Festlegung klarer Ziele wird die Einrichtung und Konfiguration des Agenten beeinflussen.
2. Wählen Sie eine KI-Plattform
Welche KI-Plattform am besten geeignet ist, hängt ganz von Ihren Zielen und Bedürfnissen ab.
Wählen Sie eine Plattform, die Ihren Anforderungen entspricht, und berücksichtigen Sie dabei Faktoren wie Anpassungsoptionen, Integrationsmöglichkeiten, Benutzerfreundlichkeit und Support.
Die Plattform sollte:
- Unterstützen Sie Ihren gewünschten Anwendungsfall
- Bieten Sie Ihr bevorzugtes LLMs
- Integrationsmöglichkeiten anbieten
3. Konfigurieren Sie die LLM
Wählen Sie je nach den Optionen der Plattform entweder ein vorgefertigtes LLM oder passen Sie bei Bedarf ein Modell für spezielle Aufgaben an.
Viele Plattformen bieten integrierte Sprachmodelle, die bereits trainiert und einsatzbereit sind.
Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre LLM Nutzung anzupassen, lesen Sie unseren Artikel über die Auswahl einer benutzerdefinierten LLM Option für Ihr KI-Projekt von unserem Growth Engineer, Patrick Hamelin.
4. Tools integrieren
Die meisten Plattformen bieten Integrationsoptionen für externe Tools. Verbinden Sie alle APIs, Datenbanken oder Ressourcen, auf die Ihr Agent zugreifen muss, wie z. B. CRM-Daten oder Echtzeitinformationen.
5. Testen und verfeinern
Testen Sie den Agenten gründlich mit den integrierten Testwerkzeugen der Plattform. Passen Sie Parameter, Aufforderungsformulierungen und Arbeitsabläufe anhand der Testergebnisse an, um sicherzustellen, dass der Agent in realen Szenarien gut funktioniert.
6. Bereitstellen und Überwachen
Verwenden Sie die Überwachungstools der Plattform, um die Interaktionen und die Leistung des Agenten nach der Bereitstellung zu verfolgen.
Sammeln Sie Erkenntnisse und verfeinern Sie die Einrichtung bei Bedarf, indem Sie alle von der Plattform bereitgestellten Feedback-Mechanismen nutzen.
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FAQs
1. Was ist der Unterschied zwischen einem LLM und einem Chatbot?
Der Unterschied zwischen einem LLM und einem Chatbot besteht darin, dass ein Chatbot vordefinierten Regeln oder Gesprächsabläufen folgt, während ein LLM ein umfangreiches Sprachmodell verwendet, um Absichten zu verstehen, Daten abzurufen, Aktionen mithilfe von Tools oder APIs durchzuführen und seine Antworten dynamisch anzupassen. LLM sind so aufgebaut, dass sie selbständig denken und handeln, anstatt einfach nur zu antworten.
2. Können LLM ohne Internetverbindung arbeiten?
LLM funktionieren nur dann ohne Internetverbindung, wenn das Sprachmodell und alle erforderlichen Tools oder Daten lokal vor Ort gehostet werden. Die meisten LLM in der Produktion sind jedoch von Cloud-basierten APIs oder externen Diensten für Aufgaben wie aktuelle Suche oder CRM-Zugang abhängig.
3. Benötigen LLM immer ein Sprachmodell-Backend?
Ja, LLM benötigen immer ein Sprachmodell im Hintergrund, da die gesamte Architektur von der Fähigkeit des Modells abhängt, natürlichsprachliche Eingaben zu verarbeiten und Ausgaben zu erzeugen. Ohne ein LLM kann der Agent keine Benutzeraufforderungen verstehen oder entscheiden, was zu tun ist.
4. Was sind die wichtigsten Einschränkungen oder Risiken beim Einsatz von LLM heute?
Zu den wichtigsten Einschränkungen bei der Verwendung von LLM gehören Halluzinationen (Erzeugung ungenauer Antworten) und mögliche Datenlecks, wenn die Eingabe/Ausgabe nicht ordnungsgemäß gesichert ist. Sie erfordern außerdem ein durchdachtes Design und eine Überwachung, um ein zuverlässiges und konformes Verhalten in der Praxis zu gewährleisten.
5. In welchen Branchen werden LLM am schnellsten eingeführt?
Zu den Branchen, in denen LLM am schnellsten eingesetzt werden, gehören der Kundensupport, das IT-Servicemanagement, die Verwaltung des Gesundheitswesens, Finanzdienstleistungen und der B2B-Vertrieb, wo große Mengen sich wiederholender Sprachaufgaben automatisiert werden können, um die Effizienz und Skalierbarkeit zu erhöhen.
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