.webp)
LLM adalah bagian dari agen AI yang menggunakan model bahasa yang besar untuk menyelesaikan tugas-tugas berbasis bahasa.
Sementara kategori luas agen AI mencakup aplikasi non-linguistik (sistem rekomendasi konten, pengenalan gambar, kontrol robot, dll.), agen LLM biasanya merupakan perangkat lunak AI percakapan.
Apa yang dimaksud dengan agen LLM ?
LLM Agen adalah alat bertenaga AI yang menggunakan model bahasa yang besar untuk menafsirkan bahasa, melakukan percakapan, dan melakukan tugas.
Agen-agen ini dibangun dengan algoritme kompleks yang dilatih dengan data teks dalam jumlah besar, sehingga memungkinkan mereka untuk memahami dan menghasilkan bahasa dengan cara yang meniru komunikasi layaknya manusia.
LLM dapat diintegrasikan ke dalam agen AI, chatbot AI, asisten virtual, perangkat lunak pembuat konten, dan alat terapan lainnya.
Bagaimana cara kerja agen LLM ?
Agen LLM menggabungkan kekuatan LLM dengan pengambilan, penalaran, memori, dan penggunaan alat untuk menyelesaikan tugas secara mandiri. Mari kita uraikan apa yang dilakukan oleh masing-masing komponen ini.
Jika digabungkan, kemampuan ini memungkinkan agen LLM untuk menjalankan alur kerja multi-langkah yang kompleks dengan otonomi penuh.
Sebagai contoh:
- Agen penjualan B2B mengambil data CRM pada prospek, menganalisis perkembangan kesepakatan, mengingat interaksi sebelumnya dengan prospek sehingga dapat mempersonalisasi tindak lanjut, dan menggunakan email dan API kalender untuk mengirim dan menjadwalkan.
- Agen TI mengambil log sistem untuk mendiagnosis kesalahan, menganalisis langkah-langkah pemecahan masalah untuk strategi terbaik, mengingat apa yang berhasil pada masalah pengguna sebelumnya, dan menjalankan skrip untuk memulai kembali layanan atau membuat tiket.
Fitur-fitur Agen LLM
Ada empat fitur utama dari agen LLM :
Model Bahasa
Model bahasa sering dianggap sebagai "otak" dari agen LLM . Kualitas dan skalanya secara langsung memengaruhi kinerja agen LLM .
Ini adalah algoritme canggih yang dilatih pada kumpulan data teks yang sangat besar, yang memungkinkannya untuk memahami konteks, mengenali pola, dan menghasilkan respons yang koheren dan relevan secara kontekstual.
- Mengidentifikasi dan mempelajari pola bahasa
- Dapatkan tingkat kesadaran kontekstual (berkat data pelatihannya yang luas)
- Beradaptasi di berbagai domain dan menangani berbagai topik
Model bahasa menentukan kedalaman, keakuratan, dan relevansi tanggapan, yang membentuk dasar kemampuan bahasa agen.
Memori
Memori mengacu pada kemampuan untuk menyimpan informasi dari interaksi sebelumnya, seperti fakta, preferensi pengguna, atau topik di seluruh sesi.
Hal ini meningkatkan pemahaman kontekstual agen dan membuat percakapan menjadi lebih berkesinambungan dan relevan.
Dalam beberapa pengaturan, memori memungkinkan agen untuk menyimpan informasi dari waktu ke waktu. Hal ini mendukung interaksi jangka panjang di mana agen "belajar" dari perilaku atau preferensi pengguna yang berulang - meskipun hal ini sering kali diatur untuk privasi dan relevansi.
Penggunaan Alat
Penggunaan alat ini membawa agen LLM dari percakapan ke tindakan.
Agen LLM dapat berintegrasi dengan aplikasi eksternal, basis data, atau API untuk menjalankan fungsi-fungsi tertentu.
Ini berarti mereka dapat mengambil informasi waktu nyata, menjalankan tindakan eksternal, atau mengakses basis data khusus, sehingga dapat memberikan informasi waktu nyata. Ini termasuk:
- Memanggil API
- Menarik data langsung, seperti pembaruan cuaca atau harga saham
- Menjadwalkan pertemuan atau janji temu
- Mengajukan pertanyaan ke basis data, seperti katalog produk atau dokumen kebijakan SDM
Penggunaan alat memungkinkan agen LLM untuk berpindah dari sistem berbasis pengetahuan yang pasif menjadi partisipan aktif yang mampu berinteraksi dengan sistem lain.
Perencanaan
Perencanaan adalah kemampuan agen LLM untuk memecah tugas-tugas kompleks menjadi serangkaian langkah yang dapat dikelola.
Agen LLM dapat merencanakan dengan atau tanpa umpan balik. Perbedaannya?
- Perencanaan tanpa umpan balik berarti agen LLM akan membuat rencana berdasarkan pemahaman awalnya. Cara ini lebih cepat dan sederhana, tetapi kurang bisa beradaptasi.
- Perencanaan dengan umpan balik berarti agen LLM dapat terus menyempurnakan rencananya, dengan menerima masukan dari lingkungannya. Hal ini lebih kompleks, tetapi membuatnya jauh lebih fleksibel dan meningkatkan kinerja dari waktu ke waktu.
Dengan perencanaan, agen LLM dapat membuat alur logis yang bergerak secara progresif menuju solusi, sehingga lebih efektif dalam menangani permintaan yang kompleks.
Jenis-jenis Agen LLM
Agen Percakapan
Agen semacam ini terlibat dalam dialog alami dengan pengguna - mereka sering memberikan informasi, menjawab pertanyaan, dan membantu berbagai tugas.
Agen-agen ini mengandalkan LLMs untuk memahami dan menghasilkan respons seperti manusia.
Contoh: Agen dukungan pelanggan dan chatbot perawatan kesehatan
Agen yang Berorientasi pada Tugas
Berfokus pada pelaksanaan tugas-tugas tertentu atau mencapai tujuan yang telah ditetapkan, agen-agen ini berinteraksi dengan pengguna untuk memahami kebutuhan mereka dan kemudian menjalankan tindakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut.
Contoh: Asisten AI dan bot SDM
Agen Kreatif
Mampu menghasilkan konten orisinal dan kreatif seperti karya seni, musik, atau tulisan, agen-agen ini menggunakan LLMs untuk memahami preferensi dan gaya artistik manusia, sehingga memungkinkan mereka menghasilkan konten yang sesuai dengan audiens.
Contoh: Alat bantu pembuatan konten dan alat bantu pembuatan gambar (seperti Dall-E)
Agen Kolaboratif
Agen-agen ini bekerja bersama manusia untuk mencapai tujuan atau tugas bersama, memfasilitasi komunikasi, koordinasi, dan kerja sama antara anggota tim atau antara manusia dan mesin.
LLMs dapat mendukung agen kolaboratif dengan membantu pengambilan keputusan, membuat laporan, atau memberikan wawasan.
Contoh: Sebagian besar agen AI perusahaan dan chatbot manajemen proyek
Kasus Penggunaan Perusahaan
Perusahaan mendapatkan manfaat dari agen LLM di area yang melibatkan pemrosesan dan respons terhadap bahasa alami, seperti menjawab pertanyaan, memberikan panduan, mengotomatiskan alur kerja, dan menganalisis teks.
Perusahaan sering menggunakan agen LLM untuk pemasaran, analisis data, kepatuhan, bantuan hukum, dukungan perawatan kesehatan, tugas-tugas keuangan, dan pendidikan.
Berikut adalah 3 kasus penggunaan paling populer dari agen LLM :
Dukungan Pelanggan
LLM Agen banyak digunakan dalam dukungan pelanggan untuk menangani FAQ, memecahkan masalah, dan memberikan bantuan 24/7.
Agen-agen ini dapat berinteraksi dengan pelanggan secara real time, menawarkan bantuan langsung atau meneruskan pertanyaan rumit ke agen manusia.
Lihat juga: Apa yang dimaksud dengan chatbot layanan pelanggan?
Penjualan dan Penciptaan Prospek
Dalam penjualan, agen LLM digunakan untuk menghasilkan prospek AI - mereka bahkan dapat mengkualifikasikan prospek setelahnya dengan melibatkan calon pelanggan dalam percakapan, menilai kebutuhan, dan mengumpulkan informasi yang berharga.
Mereka juga dapat mengotomatiskan interaksi tindak lanjut, mengirimkan rekomendasi yang dipersonalisasi atau informasi produk berdasarkan minat pelanggan.
Lihat juga: Cara menggunakan AI untuk Penjualan
Dukungan Internal: SDM dan TI
Untuk dukungan internal, agen LLM menyederhanakan proses SDM dan TI dengan menangani pertanyaan umum dari karyawan. Di bagian SDM, mereka menjawab pertanyaan tentang topik-topik seperti tunjangan, kebijakan cuti, dan penggajian, sementara di bagian TI, mereka menyediakan pemecahan masalah untuk masalah teknis dasar atau mengotomatiskan tugas-tugas rutin seperti penyiapan akun.
Hal ini memungkinkan tim SDM dan TI untuk fokus pada tanggung jawab yang lebih kompleks, alih-alih melakukan pekerjaan yang berulang-ulang.
Lihat juga: Agen AI terbaik untuk SDM
Bagaimana Membangun Agen LLM
Tentukan Tujuan
Langkah pertama dalam membangun agen AI atau chatbot adalah menentukan apa yang ingin Anda capai.
Perjelas apa yang Anda ingin dicapai oleh agen LLM , apakah itu membantu pertanyaan pelanggan, membuat konten, atau menangani tugas-tugas tertentu.
Mengidentifikasi tujuan yang jelas akan membentuk pengaturan dan konfigurasi agen.
Pilih Platform AI
Platform AI terbaik akan bergantung sepenuhnya pada tujuan dan kebutuhan Anda.
Pilih platform yang sesuai dengan kebutuhan Anda, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti opsi penyesuaian, kemampuan integrasi, kemudahan penggunaan, dan dukungan.
Platform seharusnya:
- Mendukung kasus penggunaan yang Anda inginkan
- Tawarkan pilihan Anda LLMs
- Menawarkan kemampuan integrasi
Mengkonfigurasi LLM
Berdasarkan opsi platform, pilihlah LLM yang sudah dibuat sebelumnya atau sempurnakan model untuk tugas-tugas khusus jika perlu.
Banyak platform menawarkan model bahasa bawaan yang sudah terlatih dan siap digunakan.
Jika Anda tertarik untuk menyesuaikan penggunaan LLM Anda, baca artikel kami tentang memilih opsi LLM khusus untuk proyek AI Anda dari teknisi pertumbuhan kami, Patrick Hamelin.
Mengintegrasikan Alat
Sebagian besar platform menyediakan opsi integrasi untuk alat eksternal. Hubungkan API, basis data, atau sumber daya apa pun yang perlu diakses oleh agen Anda, seperti data CRM atau informasi real-time.
Menguji dan Memperbaiki
Menguji agen secara menyeluruh menggunakan alat pengujian bawaan platform. Sesuaikan parameter, frasa perintah, dan alur kerja berdasarkan hasil pengujian untuk memastikan agen berkinerja baik dalam skenario nyata.
Menyebarkan dan Memantau
Gunakan alat pemantauan platform untuk melacak interaksi dan kinerja agen setelah penerapan.
Kumpulkan wawasan dan sempurnakan pengaturan sesuai kebutuhan, dengan memanfaatkan mekanisme umpan balik yang disediakan oleh platform.
Menyebarkan agen LLM khusus
LLM mencapai tingkat adopsi massal di kalangan perusahaan - dalam layanan pelanggan, operasi internal, dan e-commerce. Perusahaan yang lambat dalam mengadopsi akan merasakan akibat dari ketinggalan gelombang AI.
Botpress adalah platform agen AI yang dapat dikembangkan tanpa henti yang dibangun untuk perusahaan. stack kami memungkinkan pengembang untuk membangun agen LLM dengan kemampuan apa pun yang Anda perlukan.
Rangkaian keamanan kami yang telah disempurnakan memastikan bahwa data pelanggan selalu terlindungi, dan sepenuhnya dikendalikan oleh tim pengembangan Anda.
Mulai membangun hari ini. Gratis.
Atau hubungi tim kami untuk mempelajari lebih lanjut.
.svg)
.webp)
