- LLM ejen menggabungkan pemahaman bahasa, ingatan, penggunaan alat dan perancangan untuk melaksanakan tugas yang kompleks dan autonomi melangkaui sembang mudah.
- bertambah baik LLM ejen melibatkan teknik seperti RAG, penalaan halus, gesaan n-shot dan kejuruteraan segera lanjutan untuk ketepatan dan kebolehpercayaan yang lebih baik.
- Membina an LLM ejen memerlukan objektif yang jelas, platform yang betul, konfigurasi model, penyepaduan, ujian dan pemantauan berterusan.
- Walaupun kuasa mereka, LLM ejen mempunyai had seperti halusinasi, risiko privasi dan kekangan konteks, jadi reka bentuk dan pengawasan yang teliti kekal penting.
Anda mungkin biasa dengan topik paling hangat tahun ini: ejen AI .
Kebanyakan ejen AI ini adalah ejen LLM . kenapa?
"Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, ejen autonomi telah berubah, " jelasnya Botpress Ketua Pegawai Eksekutif Sylvain Perron . "Model asas telah bertambah baik. LLMs telah membuka kunci lapisan penaakulan dan abstraksi baharu."
Dengan kuasa LLMs , ejen AI boleh dibina untuk menyelesaikan sebarang jenis tugasan berasaskan bahasa atau penaakulan.
Dan terima kasih kepada kebolehan bahasa dan analisis mereka, mereka perlahan-lahan mengambil alih tempat kerja kolar putih, dengan lebih 80% syarikat merancang untuk menggunakan ejen AI dalam beberapa tahun akan datang.
Walaupun kategori luas ejen AI termasuk aplikasi bukan linguistik (sistem pengesyoran kandungan, pengecaman imej, kawalan robot, dll.), LLM ejen biasanya perisian AI perbualan .
Apa yang LLM ejen?
LLM ejen ialah alat berkuasa AI yang menggunakan model bahasa yang besar untuk mentafsir bahasa, mengadakan perbualan dan melaksanakan tugas.
Ejen ini dibina berdasarkan algoritma kompleks yang dilatih pada sejumlah besar data teks, membolehkan mereka memahami dan menghasilkan bahasa dengan cara yang meniru komunikasi seperti manusia.
LLM ejen boleh disepadukan ke dalam ejen AI, chatbots AI , pembantu maya, perisian penjanaan kandungan dan alat gunaan lain.
Bagaimana caranya LLM ejen bekerja?
LLM ejen menggabungkan kuasa an LLM dengan pengambilan semula, penaakulan, ingatan, dan penggunaan alat untuk menyelesaikan tugas secara autonomi. Mari kita pecahkan apa yang dilakukan oleh setiap komponen ini.
Dalam kombinasi, keupayaan ini membolehkan LLM ejen untuk menjalankan aliran kerja yang kompleks dan berbilang langkah dengan autonomi lengkap.
Sebagai contoh:
- Ejen jualan B2B mendapatkan semula data CRM pada prospek, menganalisis perkembangan urus niaga, mengingati interaksi masa lalu dengan prospek supaya ia boleh memperibadikan susulan dan menggunakan API e-mel dan kalendar untuk menghantar dan menjadualkan.
- Ejen IT mendapatkan semula log sistem untuk mendiagnosis ralat, menganalisis langkah penyelesaian masalah untuk strategi terbaik, mengingati perkara yang berkesan dalam isu pengguna sebelumnya dan melaksanakan skrip untuk memulakan semula perkhidmatan atau membuat tiket.
Apakah 4 ciri mentakrifkan an LLM ejen?
Terdapat empat ciri utama an LLM ejen:
1. Model Bahasa
Model bahasa sering dianggap sebagai "otak" seorang LLM ejen. Kualiti dan skalanya secara langsung mempengaruhi prestasi LLM ejen.
Ia adalah algoritma canggih yang dilatih pada set data teks yang besar, yang membolehkannya memahami konteks, mengenali corak dan menghasilkan respons yang koheren dan berkaitan kontekstual.
- Mengenal pasti dan mempelajari corak bahasa
- Dapatkan tahap kesedaran kontekstual (berkat data latihannya yang luas)
- Menyesuaikan diri merentas domain yang berbeza dan mengendalikan pelbagai topik
Model bahasa menentukan kedalaman, ketepatan dan kaitan respons, yang membentuk asas keupayaan bahasa ejen.
2. Ingatan
Memori merujuk kepada keupayaan untuk mengekalkan maklumat daripada interaksi masa lalu, seperti fakta, pilihan pengguna atau topik merentas sesi.
Ini meningkatkan pemahaman kontekstual ejen dan menjadikan perbualan lebih berterusan dan relevan.
Dalam sesetengah tetapan, memori membolehkan ejen mengekalkan maklumat dari semasa ke semasa. Ini menyokong interaksi jangka panjang di mana ejen "belajar" daripada tingkah laku atau pilihan pengguna yang berulang – walaupun ini sering dikawal untuk privasi dan perkaitan.
3. Penggunaan Alat
Penggunaan alatnya mengambil masa yang LLM ejen dari perbualan ke tindakan.
An LLM ejen boleh berintegrasi dengan aplikasi luaran, pangkalan data atau API untuk melaksanakan fungsi tertentu.
Ini bermakna mereka boleh mengambil maklumat masa nyata, melaksanakan tindakan luaran atau mengakses pangkalan data khusus, memberikannya keupayaan untuk menyediakan maklumat masa nyata. Ini termasuk:
- Memanggil API
- Menarik data langsung, seperti kemas kini cuaca atau harga saham
- Menjadualkan mesyuarat atau temu janji
- Menyoal pangkalan data, seperti katalog produk atau dokumen dasar HR
Penggunaan alat membolehkan LLM ejen untuk beralih daripada sistem berasaskan pengetahuan yang pasif kepada peserta aktif yang mampu berinteraksi dengan sistem lain.
4. Perancangan
Perancangan ialah kebolehan seseorang LLM ejen untuk memecahkan tugas yang kompleks kepada satu siri langkah yang boleh diurus.
An LLM ejen boleh merancang dengan atau tanpa maklum balas. Perbezaannya?
- Perancangan tanpa maklum balas bermakna LLM ejen akan membuat pelan berdasarkan pemahaman awalnya. Ia lebih pantas dan ringkas, tetapi kurang kebolehsuaian.
- Perancangan dengan maklum balas bermaksud an LLM ejen boleh terus memperhalusi rancangannya, mengambil input daripada persekitarannya. Ia lebih kompleks, tetapi menjadikannya jauh lebih fleksibel dan meningkatkan prestasi dari semasa ke semasa.
Dengan perancangan, an LLM ejen boleh mencipta aliran logik yang bergerak secara progresif ke arah penyelesaian, menjadikannya lebih berkesan dalam mengendalikan permintaan yang kompleks.
Apakah 4 jenis LLM ejen?
.webp)
1. Ejen Perbualan (cth sokongan pelanggan & penjanaan petunjuk)
Ejen jenis ini terlibat dalam dialog semula jadi dengan pengguna - mereka sering memberikan maklumat, menjawab soalan dan membantu dengan pelbagai tugas.
Ejen-ejen ini bergantung kepada LLMs untuk memahami dan menjana respons seperti manusia.
Contoh: Ejen sokongan pelanggan dan bot sembang penjagaan kesihatan
2. Ejen Berorientasikan Tugas (cth. pembantu AI & aliran kerja AI)
Berfokus pada melaksanakan tugas tertentu atau mencapai objektif yang telah ditetapkan, ejen ini berinteraksi dengan pengguna untuk memahami keperluan mereka dan kemudian melaksanakan tindakan untuk memenuhi keperluan tersebut.
Contoh: Pembantu AI dan bot HR
3. Ejen Kreatif (cth alat penjanaan kandungan)
Mampu menjana kandungan asli dan kreatif seperti karya seni, muzik atau penulisan, ejen ini gunakan LLMs untuk memahami pilihan manusia dan gaya artistik, membolehkan mereka menghasilkan kandungan yang bergema dengan khalayak.
Contoh: Alat penjanaan kandungan dan alatan penjanaan imej (seperti Dall-E )
4. Ejen Kolaboratif (cth ejen AI perusahaan)
Ejen ini bekerja bersama manusia untuk mencapai matlamat atau tugas bersama, memudahkan komunikasi, penyelarasan dan kerjasama antara ahli pasukan atau antara manusia dan mesin.
LLMs boleh menyokong ejen kolaboratif dengan membantu dalam membuat keputusan, menjana laporan atau memberikan pandangan.
Contoh: Kebanyakan ejen AI perusahaan dan chatbot pengurusan projek
Bagaimana perusahaan menggunakan LLM ejen?
Perusahaan mendapat manfaat daripada LLM ejen dalam bidang yang melibatkan pemprosesan dan tindak balas kepada bahasa semula jadi, seperti menjawab soalan, memberikan panduan, mengautomasikan aliran kerja dan menganalisis teks.
Perusahaan sering menggunakan LLM ejen untuk pemasaran , analisis data, pematuhan, bantuan undang-undang, sokongan penjagaan kesihatan, tugas kewangan dan pendidikan .
Berikut ialah 3 kes penggunaan yang paling popular LLM ejen:
Sokongan pengguna
Menurut kajian ke atas 167 syarikat oleh pakar automasi Pascal Bornet, perkhidmatan pelanggan adalah kes penggunaan yang paling popular untuk LLM pengambilan ejen.
LLM ejen digunakan secara meluas dalam sokongan pelanggan untuk mengendalikan Soalan Lazim, menyelesaikan masalah dan menyediakan bantuan 24/7.
Ejen ini boleh berinteraksi dengan pelanggan dalam masa nyata, menawarkan bantuan segera atau meningkatkan pertanyaan kompleks kepada ejen manusia.
Lihat juga: Apakah itu chatbot perkhidmatan pelanggan?
Jualan dan Penjanaan Peneraju
Dalam jualan, LLM ejen digunakan untuk penjanaan petunjuk AI — mereka malah boleh melayakkan petunjuk selepas itu dengan melibatkan bakal pelanggan dalam perbualan, menilai keperluan dan mengumpul maklumat berharga.
Mereka juga boleh mengautomasikan interaksi susulan, menghantar cadangan diperibadikan atau maklumat produk berdasarkan minat pelanggan.
Lihat juga: Cara menggunakan AI untuk Jualan
Sokongan Dalaman: HR dan IT
Untuk sokongan dalaman, LLM ejen menyelaraskan proses HR dan IT dengan mengendalikan pertanyaan biasa daripada pekerja.
Malah, kajian Bornet mendapati bahawa LLM ejen dalam operasi dalaman adalah yang paling menjimatkan kos, menjimatkan 30-90% daripada masa yang diambil sebelum ini untuk menyelesaikan tugas dalaman.
Dalam HR, mereka menjawab soalan mengenai topik seperti faedah, polisi cuti dan senarai gaji, manakala dalam IT, mereka menyediakan penyelesaian masalah untuk isu teknikal asas atau mengautomasikan tugas rutin seperti persediaan akaun.
Ini membolehkan pasukan HR dan IT menumpukan pada tanggungjawab yang lebih kompleks, bukannya kesibukan yang berulang.
Lihat juga: Ejen AI terbaik untuk HR
Bagaimana untuk Meningkatkan LLM Respons Ejen
Jika anda menyesuaikan LLM untuk projek AI , anda perlu mengubahsuai respons standard yang model awam akan berikan kepada pengguna. (Anda tidak boleh meminta chatbot anda mengesyorkan persaingan, eh?) Anda juga mungkin mahu ia menggunakan logik perniagaan tersuai , supaya ia berfungsi lebih seperti pekerja terlatih daripada penjanaan bahasa rawak.
Terdapat empat konsep umum yang meningkatkan kualiti LLM jawapan:
- RAG
- Penalaan halus
- Gesaan N-shot
- Kejuruteraan segera
1. Penjanaan penambahan semula
RAG ialah nama yang menarik untuk perkara mudah yang telah kita semua lakukan ChatGPT : menampal beberapa teks ke dalam ChatGPT dan bertanyakan soalan mengenainya.
Contoh biasa ialah bertanya sama ada produk tertentu ada dalam stok di tapak e-dagang dan chatbot mencari maklumat dalam katalog produk (bukannya internet yang lebih luas).
Dari segi kepantasan pembangunan, dan mendapatkan maklumat masa nyata, RAG mesti dimiliki.
Ia biasanya tidak menjejaskan model yang akan anda pilih, namun tiada apa yang menghalang anda daripada mencipta LLM Titik akhir API yang menanyakan maklumat dan jawapan serta menggunakan titik akhir ini seolah-olah ia miliknya sendiri LLM .
Menggunakan RAG untuk chatbot berasaskan pengetahuan selalunya lebih mudah untuk diselenggara, kerana anda tidak perlu memperhalusi model dan memastikannya dikemas kini – yang juga boleh mengurangkan kos.
2. Penalaan halus
Penalaan halus melibatkan penyediaan contoh kepada model anda supaya model anda belajar cara melakukan tugasan tertentu dengan baik. Jika anda ingin ia cemerlang dalam bercakap tentang produk anda, anda mungkin memberikan beberapa contoh panggilan jualan terbaik syarikat anda.
Jika model adalah sumber terbuka, tanya diri anda sama ada pasukan anda mempunyai kapasiti kejuruteraan yang mencukupi untuk memperhalusi model.
Jika model adalah sumber tertutup dan disediakan sebagai perkhidmatan – GPT -4 atau Claude – maka anda biasanya boleh meminta jurutera anda memperhalusi model tersuai menggunakan API. Harga biasanya meningkat dengan ketara melalui kaedah ini, tetapi terdapat sedikit atau tiada penyelenggaraan.
Tetapi untuk kebanyakan kes penggunaan, penalaan halus bukanlah langkah pertama ke arah mengoptimumkan model anda.
Kes yang bagus untuk penalaan halus ialah membina bot pengetahuan untuk pengetahuan statik. Dengan memberikan contoh soalan dan jawapan, ia sepatutnya dapat menjawabnya pada masa hadapan tanpa melihat jawapannya. Tetapi ia bukan penyelesaian praktikal untuk maklumat masa nyata.
3. Pembelajaran N-shot
Cara terpantas untuk bermula dalam meningkatkan kualiti respons adalah dengan memberikan contoh dalam satu LLM Panggilan API.
Tembakan sifar – memberikan sifar contoh perkara yang anda cari dalam jawapan – ialah cara kebanyakan kita menggunakan ChatGPT . Menambah satu contoh (atau satu pukulan) biasanya cukup untuk melihat peningkatan yang ketara dalam kualiti tindak balas.
Lebih daripada satu contoh dianggap n-shot. N-shot tidak mengubah model, tidak seperti penalaan halus. Anda hanya memberi contoh sejurus sebelum meminta jawapan, setiap kali anda bertanya soalan.
Tetapi strategi ini tidak boleh digunakan secara berlebihan: LLM model mempunyai saiz konteks maksimum, dan harga mengikut saiz mesej. Penalaan halus boleh menghilangkan keperluan untuk contoh n-shot, tetapi mengambil lebih banyak masa untuk diperbaiki.
4. Teknik kejuruteraan segera
Terdapat teknik kejuruteraan segera yang lain, seperti rantaian pemikiran , yang memaksa model untuk berfikir dengan lantang sebelum menghasilkan jawapan.
Terdapat juga rantaian segera , yang menggalakkan model untuk memecahkan tugas yang kompleks kepada langkah yang lebih kecil dengan menjalankan berbilang gesaan mengikut turutan.
Strategi ini boleh meningkatkan kualiti dan kebolehpercayaan respons dengan ketara — terutamanya untuk tugasan yang berat menaakul — tetapi ia selalunya melibatkan kos respons yang lebih lama, penggunaan token yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih perlahan.
Ini meningkatkan kualiti tindak balas, tetapi pada kos panjang, kos dan kelajuan tindak balas.
Cara Membina an LLM Ejen dalam 6 Langkah
1. Tentukan Objektif
Langkah pertama dalam membina ejen AI atau chatbot adalah untuk mengetahui apa sebenarnya yang anda ingin capai.
Jelaskan apa yang anda mahukan LLM ejen untuk mencapainya, sama ada membantu dengan pertanyaan pelanggan, menjana kandungan atau mengendalikan tugas tertentu.
Mengenal pasti matlamat yang jelas akan membentuk persediaan dan konfigurasi ejen.
2. Pilih Platform AI
Platform AI terbaik akan bergantung sepenuhnya pada matlamat dan keperluan anda.
Pilih platform yang selaras dengan keperluan anda, dengan mengambil kira faktor seperti pilihan penyesuaian, keupayaan penyepaduan, kemudahan penggunaan dan sokongan.
Platform hendaklah:
- Sokong kes penggunaan yang anda inginkan
- Tawarkan pilihan anda LLMs
- Menawarkan keupayaan integrasi
3. Konfigurasikan LLM
Berdasarkan pilihan platform, sama ada pilih pra-bina LLM atau memperhalusi model untuk tugas khusus jika perlu.
Banyak platform menawarkan model bahasa terbina dalam yang telah dilatih dan sedia untuk digunakan.
Jika anda berminat untuk menyesuaikan anda LLM penggunaan, baca artikel kami tentang memilih pilihan LLM tersuai untuk projek AI anda daripada jurutera pertumbuhan kami, Patrick Hamelin .
4. Mengintegrasikan Alat
Kebanyakan platform menyediakan pilihan penyepaduan untuk alat luaran. Sambungkan mana-mana API, pangkalan data atau sumber yang perlu diakses oleh ejen anda, seperti data CRM atau maklumat masa nyata.
5. Uji dan Perhalusi
Uji ejen dengan teliti menggunakan alat ujian terbina dalam platform. Laraskan parameter, frasa segera dan aliran kerja berdasarkan hasil ujian untuk memastikan ejen berprestasi baik dalam senario sebenar.
6. Sebarkan dan Pantau
Gunakan alat pemantauan platform untuk menjejaki interaksi dan prestasi ejen selepas penggunaan.
Kumpulkan cerapan dan perhalusi persediaan seperti yang diperlukan, mengambil kesempatan daripada sebarang mekanisme maklum balas yang disediakan oleh platform.
Sebarkan adat LLM ejen
LLM ejen mencapai kadar penerimaan besar-besaran di kalangan perusahaan - dalam perkhidmatan pelanggan, operasi dalaman dan e-dagang. Syarikat yang lambat menerima pakai akan merasakan akibat kehilangan gelombang AI.
Botpress ialah platform ejen AI yang boleh dikembangkan tanpa henti yang dibina untuk perusahaan. kami stack membolehkan pemaju membina LLM ejen dengan sebarang keupayaan yang anda perlukan.
Suite keselamatan kami yang dipertingkatkan memastikan data pelanggan sentiasa dilindungi dan dikawal sepenuhnya oleh pasukan pembangunan anda.
Mula membina hari ini. Ia percuma.
Atau hubungi pasukan kami untuk mengetahui lebih lanjut.
Soalan lazim
1. Apakah perbezaan antara an LLM ejen dan chatbot?
Perbezaan antara an LLM ejen dan chatbot ialah chatbot mengikut peraturan yang telah ditetapkan atau aliran perbualan, manakala a LLM ejen menggunakan model bahasa yang besar untuk memahami niat, mendapatkan semula data, melakukan tindakan menggunakan alat atau API dan menyesuaikan responsnya secara dinamik. LLM ejen dibina untuk menaakul dan bertindak secara autonomi dan bukannya hanya membalas.
2. Boleh LLM ejen berfungsi tanpa sambungan internet?
LLM ejen berfungsi tanpa sambungan internet hanya jika model bahasa dan semua alatan atau data yang diperlukan dihoskan secara tempatan di premis. Walau bagaimanapun, kebanyakan pengeluaran LLM ejen bergantung pada API berasaskan awan atau perkhidmatan luaran untuk tugas seperti carian terkini atau akses CRM.
3. Lakukan LLM ejen sentiasa memerlukan bahagian belakang model bahasa?
ya, LLM ejen sentiasa memerlukan bahagian belakang model bahasa kerana keseluruhan seni bina bergantung pada keupayaan model untuk memproses input bahasa semula jadi dan menjana output. Tanpa an LLM , ejen tidak dapat memahami gesaan pengguna atau memutuskan perkara yang perlu dilakukan.
4. Apakah had atau risiko utama penggunaan LLM ejen hari ini?
Batasan utama penggunaan LLM ejen termasuk halusinasi (menjana respons yang tidak tepat) dan potensi kebocoran data jika input/output tidak dijamin dengan betul. Mereka juga memerlukan reka bentuk dan pemantauan yang teliti untuk memastikan tingkah laku yang boleh dipercayai dan patuh dalam penggunaan dunia sebenar.
5. Apakah industri yang diguna pakai LLM ejen terpantas?
Industri yang menerima pakai LLM ejen yang paling pantas termasuk sokongan pelanggan, pengurusan perkhidmatan IT, pentadbiran penjagaan kesihatan, perkhidmatan kewangan dan jualan B2B, di mana sejumlah besar tugas bahasa berulang boleh diautomasikan untuk kecekapan dan skala.
.png)
