LLM to podzbiór agentów AI, którzy wykorzystują duże modele językowe do wykonywania zadań opartych na języku.
Podczas gdy szeroka kategoria agentów AI obejmuje aplikacje niejęzykowe (systemy rekomendacji treści, rozpoznawanie obrazów, sterowanie robotami itp.), agenci LLM to zazwyczaj konwersacyjne oprogramowanie AI.
Czym są agenci LLM ?
LLM Agenci to narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które wykorzystują duże modele językowe do interpretowania języka, prowadzenia rozmów i wykonywania zadań.
Agenci ci są zbudowani w oparciu o złożone algorytmy przeszkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych, umożliwiając im rozumienie i tworzenie języka w sposób naśladujący ludzką komunikację.
LLM Agentów można zintegrować z agentami AI, chatbotami AI, wirtualnymi asystentami, oprogramowaniem do generowania treści i innymi stosowanymi narzędziami.
Właściwości środków LLM
Istnieją cztery kluczowe cechy agenta LLM :
Model językowy
Model językowy jest często uważany za "mózg" agenta LLM . Jego jakość i skala bezpośrednio wpływają na wydajność agenta LLM .
Jest to zaawansowany algorytm przeszkolony na ogromnych zbiorach danych tekstowych, co pozwala mu zrozumieć kontekst, rozpoznawać wzorce i tworzyć spójne i kontekstowo istotne odpowiedzi.
- Identyfikacja i nauka wzorców językowych
- Uzyskanie pewnego stopnia świadomości kontekstowej (dzięki ogromnym danym szkoleniowym).
- Adaptacja w różnych domenach i obsługa szerokiego zakresu tematów
Model językowy określa głębię, dokładność i trafność odpowiedzi, co stanowi podstawę możliwości językowych agenta.
Pamięć
Pamięć odnosi się do zdolności do zachowywania informacji z poprzednich interakcji, takich jak fakty, preferencje użytkownika lub tematy w różnych sesjach.
Zwiększa to kontekstowe zrozumienie agenta i sprawia, że rozmowy są bardziej ciągłe i istotne.
W niektórych konfiguracjach pamięć pozwala agentowi zachować informacje w czasie. Wspiera to długoterminową interakcję, w której agent "uczy się" na podstawie powtarzających się zachowań lub preferencji użytkownika - choć jest to często regulowane ze względu na prywatność i znaczenie.
Korzystanie z narzędzi
Wykorzystanie tego narzędzia pozwala agentowi LLM przejść od rozmowy do działania.
Agent LLM może integrować się z zewnętrznymi aplikacjami, bazami danych lub interfejsami API w celu wykonywania określonych funkcji.
Oznacza to, że mogą one pobierać informacje w czasie rzeczywistym, wykonywać działania zewnętrzne lub uzyskiwać dostęp do wyspecjalizowanych baz danych, co daje im możliwość dostarczania informacji w czasie rzeczywistym. Obejmuje to:
- Wywoływanie interfejsów API
- Pobieranie danych na żywo, takich jak aktualizacje pogody lub ceny akcji
- Planowanie spotkań lub terminów
- przeszukiwanie baz danych, takich jak katalogi produktów lub dokumenty dotyczące polityki kadrowej
Korzystanie z narzędzi pozwala agentowi LLM przejść od pasywnego, opartego na wiedzy systemu do aktywnego uczestnika zdolnego do interakcji z innymi systemami.
Planowanie
Planowanie to zdolność agenta LLM do dzielenia złożonych zadań na serię możliwych do wykonania kroków.
Agent LLM może planować z informacją zwrotną lub bez niej. Różnica?
- Planowanie bez informacji zwrotnej oznacza, że agent LLM stworzy plan w oparciu o swoje początkowe zrozumienie. Jest to szybsze i prostsze, ale nie ma możliwości adaptacji.
- Planowanie ze sprzężeniem zwrotnym oznacza, że agent LLM może stale udoskonalać swój plan, biorąc pod uwagę dane z otoczenia. Jest to bardziej złożone, ale sprawia, że jest znacznie bardziej elastyczne i poprawia wydajność w czasie.
Planując, agent LLM może tworzyć logiczne przepływy, które stopniowo zmierzają do rozwiązania, dzięki czemu jest bardziej skuteczny w obsłudze złożonych żądań.
Rodzaje środków LLM
Agenci konwersacyjni
Tego rodzaju agenci angażują się w naturalny dialog z użytkownikami - często dostarczają informacji, odpowiadają na pytania i pomagają w różnych zadaniach.
Agenci ci polegają na LLMs , aby zrozumieć i generować reakcje podobne do ludzkich.
Przykłady: Agenci obsługi klienta i chatboty opieki zdrowotnej
Agenci zorientowani na zadania
Koncentrując się na wykonywaniu określonych zadań lub osiąganiu wcześniej zdefiniowanych celów, agenci ci wchodzą w interakcję z użytkownikami, aby zrozumieć ich potrzeby, a następnie wykonują działania w celu ich zaspokojenia.
Przykłady: Asystenci AI i boty HR
Agenci kreatywni
Zdolni do generowania oryginalnych i kreatywnych treści, takich jak grafika, muzyka lub pisanie, agenci ci wykorzystują LLMs , aby zrozumieć ludzkie preferencje i style artystyczne, umożliwiając im tworzenie treści, które rezonują z odbiorcami.
Przykłady: Narzędzia do generowania treści i narzędzia do generowania obrazów (takie jak Dall-E)
Agenci współpracujący
Agenci ci współpracują z ludźmi, aby osiągnąć wspólne cele lub zadania, ułatwiając komunikację, koordynację i współpracę między członkami zespołu lub między ludźmi a maszynami.
LLMs mogą wspierać agentów współpracujących, pomagając w podejmowaniu decyzji, generowaniu raportów lub dostarczaniu spostrzeżeń.
Przykłady: Większość agentów AI dla przedsiębiorstw i chatbotów do zarządzania projektami
Przypadki użycia w przedsiębiorstwie
Przedsiębiorstwa czerpią korzyści z agentów LLM w obszarach, które wymagają przetwarzania i reagowania na język naturalny, takich jak odpowiadanie na pytania, udzielanie wskazówek, automatyzacja przepływu pracy i analiza tekstu.
Przedsiębiorstwa często wykorzystują agentów LLM do marketingu, analizy danych, zgodności z przepisami, pomocy prawnej, wsparcia opieki zdrowotnej, zadań finansowych i edukacji.
Oto 3 najpopularniejsze przypadki użycia agentów LLM :
Obsługa klienta
LLM Agenci są szeroko wykorzystywani w obsłudze klienta do obsługi często zadawanych pytań, rozwiązywania problemów i zapewniania pomocy 24/7.
Agenci ci mogą kontaktować się z klientami w czasie rzeczywistym, oferując natychmiastową pomoc lub eskalując złożone zapytania do ludzkich agentów.
Zobacz także: Czym jest chatbot do obsługi klienta?
Sprzedaż i generowanie leadów
W sprzedaży agenci LLM kwalifikują potencjalnych klientów, angażując ich w rozmowy, oceniając potrzeby i zbierając cenne informacje.
Mogą również zautomatyzować dalsze interakcje, wysyłając spersonalizowane rekomendacje lub informacje o produktach w oparciu o zainteresowania klienta.
Zobacz także: Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w sprzedaży
Wsparcie wewnętrzne: HR i IT
W przypadku wsparcia wewnętrznego, agenci LLM usprawniają procesy HR i IT, obsługując typowe zapytania od pracowników. W dziale HR odpowiadają na pytania dotyczące takich tematów jak świadczenia, polityka urlopowa i lista płac, podczas gdy w dziale IT zapewniają rozwiązywanie podstawowych problemów technicznych lub automatyzują rutynowe zadania, takie jak konfiguracja konta.
Pozwala to zespołom HR i IT skupić się na bardziej złożonych obowiązkach, zamiast na powtarzalnej pracy.
Zobacz także: Najlepsi agenci AI dla HR
Jak zbudować agenta LLM
Definiowanie celów
Wyjaśnij, co chcesz, aby agent LLM osiągnął, niezależnie od tego, czy chodzi o pomoc w zapytaniach klientów, generowanie treści, czy obsługę określonych zadań.
Określenie jasnych celów wpłynie na ustawienia i konfigurację agenta.
Wybór platformy AI
Najlepsze platformy AI będą zależeć wyłącznie od Twoich celów i potrzeb.
Wybierz platformę, która spełnia Twoje wymagania, biorąc pod uwagę takie czynniki jak opcje dostosowywania, możliwości integracji, łatwość obsługi i wsparcie.
Platforma powinna:
- Obsługa pożądanego przypadku użycia
- Oferta preferowana LLMs
- Oferuj możliwości integracji
Konfiguracja LLM
W oparciu o opcje platformy można wybrać wstępnie zbudowany model LLM lub w razie potrzeby dostosować go do specjalistycznych zadań.
Wiele platform oferuje wbudowane modele językowe, które są wstępnie wytrenowane i gotowe do użycia.
Jeśli jesteś zainteresowany dostosowaniem korzystania z LLM , przeczytaj nasz artykuł na temat wyboru niestandardowej opcji LLM dla swojego projektu AI od naszego inżyniera ds. rozwoju, Patrick Hamelin.
Integracja narzędzi
Większość platform zapewnia opcje integracji dla narzędzi zewnętrznych. Podłącz wszelkie interfejsy API, bazy danych lub zasoby, do których agent będzie musiał uzyskać dostęp, takie jak dane CRM lub informacje w czasie rzeczywistym.
Testowanie i udoskonalanie
Dokładnie przetestuj agenta za pomocą wbudowanych narzędzi testowych platformy. Dostosuj parametry, sformułowania i przepływy pracy w oparciu o wyniki testów, aby upewnić się, że agent działa dobrze w rzeczywistych scenariuszach.
Wdrażanie i monitorowanie
Użyj narzędzi monitorujących platformy, aby śledzić interakcje i wydajność agenta po wdrożeniu.
Zbieraj spostrzeżenia i udoskonalaj konfigurację w razie potrzeby, korzystając z wszelkich mechanizmów informacji zwrotnej dostarczanych przez platformę.
Wdrożenie niestandardowego agenta LLM
LLM Agenci osiągają masowe wskaźniki adopcji wśród przedsiębiorstw - w obsłudze klienta, operacjach wewnętrznych i handlu elektronicznym. Firmy, które są powolne w adaptacji, odczują konsekwencje przegapienia fali AI.
Botpress to nieskończenie rozszerzalna platforma agentów AI stworzona dla przedsiębiorstw. Nasza platforma stack umożliwia programistom tworzenie agentów LLM o dowolnych możliwościach.
Nasz ulepszony pakiet zabezpieczeń zapewnia, że dane klientów są zawsze chronione i w pełni kontrolowane przez zespół programistów.
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
Lub skontaktuj się z naszym zespołem sprzedaży, aby dowiedzieć się więcej.
Spis treści
Bądź na bieżąco z najnowszymi informacjami na temat agentów AI
Udostępnij to na:
.svg)
.webp)
