- Agenci LLM łączą rozumienie języka, pamięć, korzystanie z narzędzi i planowanie w celu wykonywania złożonych, autonomicznych zadań wykraczających poza zwykły czat.
- Ulepszanie agentów LLM obejmuje techniki takie jak RAG, dostrajanie, podpowiadanie n-shot i zaawansowana inżynieria podpowiedzi dla lepszej dokładności i niezawodności.
- Budowa agenta LLM wymaga jasnych celów, odpowiedniej platformy, konfiguracji modelu, integracji, testowania i ciągłego monitorowania.
- Pomimo swojej mocy, agenci LLM mają ograniczenia, takie jak halucynacje, ryzyko prywatności i ograniczenia kontekstowe, więc staranne projektowanie i nadzór pozostają niezbędne.
Prawdopodobnie znasz najgorętszy temat tego roku: Agenci AI.
Większość z tych agentów AI to agenciLLM . Dlaczego?
"W ciągu ostatnich kilku lat autonomiczni agenci zmienili się" - wyjaśnia dyrektor generalny Botpress , Sylvain Perron. "Modele leżące u ich podstaw uległy poprawie. LLMs odblokowały nową warstwę rozumowania i abstrakcji".
Dzięki mocy LLMs, agenci AI mogą być budowani w celu wykonania dowolnego zadania opartego na języku lub rozumowaniu.
A dzięki swoim zdolnościom językowym i analitycznym powoli przejmują miejsca pracy białych kołnierzyków, a ponad 80% firm planuje wykorzystać agentów AI w ciągu najbliższych kilku lat.
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.
Jak działają agenci LLM ?
Agenci LLM łączą moc LLM z wyszukiwaniem, rozumowaniem, pamięcią i używaniem narzędzi w celu autonomicznego wykonywania zadań. Przeanalizujmy, co robi każdy z tych komponentów.
W połączeniu te możliwości pozwalają agentom LLM wykonywać złożone, wieloetapowe przepływy pracy z pełną autonomią.
Na przykład:
- Agent sprzedaży B2B pobiera dane CRM dotyczące potencjalnego klienta, analizuje postęp transakcji, zapamiętuje wcześniejsze interakcje z potencjalnym klientem, dzięki czemu może spersonalizować działania następcze, a także wykorzystuje interfejsy API poczty e-mail i kalendarza do wysyłania i planowania.
- Agent IT pobiera dzienniki systemowe w celu zdiagnozowania błędu, analizuje kroki rozwiązywania problemów pod kątem najlepszej strategii, pamięta, co działało w poprzednich problemach użytkowników i wykonuje skrypty w celu ponownego uruchomienia usług lub utworzenia zgłoszenia.
Jakie 4 cechy definiują agenta LLM ?
Istnieją cztery kluczowe cechy agenta LLM :
1. 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.
2. 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.
3. Używanie 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.
4. 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.
Jakie są 4 rodzaje agentów LLM ?
.webp)
1. Agenci konwersacyjni (np. obsługa klienta i generowanie leadów)
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
2. Agenci zorientowani na zadania (np. asystenci AI i przepływy pracy AI)
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
3. Agenci kreatywni (np. narzędzia do generowania treści)
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)
4. Agenci współpracujący (np. agenci AI dla przedsiębiorstw)
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
W jaki sposób przedsiębiorstwa korzystają z agentów LLM ?
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
Według badania przeprowadzonego na 167 firmach przez eksperta ds. automatyzacji Pascala Borneta, obsługa klienta jest najpopularniejszym przypadkiem zastosowania agentów LLM .
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 są wykorzystywani do generowania leadów AI - mogą nawet kwalifikować leady później, angażując potencjalnych klientów 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
Jeśli chodzi o wsparcie wewnętrzne, agenci LLM usprawniają procesy HR i IT, obsługując typowe zapytania od pracowników.
W rzeczywistości badanie Bornet wykazało, że agenci LLM w operacjach wewnętrznych byli najbardziej efektywni kosztowo, oszczędzając 30-90% czasu potrzebnego wcześniej na wykonanie zadań wewnętrznych.
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 się poprawić LLM Odpowiedzi agentów
Jeśli dostosowujesz LLM do projektu AI , będziesz chciał dostosować standardowe odpowiedzi, jakie publiczny model udzielałby użytkownikom. (Przecież Twój chatbot nie może polecać konkurencji, prawda?) Możesz też chcieć, aby używał niestandardowej logiki biznesowej , tak aby zachowywał się bardziej jak przeszkolony pracownik niż losowo generowany język.
Istnieją cztery ogólne koncepcje, które poprawiają jakość LLM odpowiedzi:
- RAG
- Dokładne dostrojenie
- Podpowiedź N-shot
- Szybka inżynieria
1. Generacja rozszerzona o wyszukiwanie
RAG to fantazyjna nazwa prostej czynności, którą wszyscy wykonaliśmy w ChatGPT: wklejenie tekstu do ChatGPT i zadanie pytania na jego temat.
Typowym przykładem jest pytanie, czy dany produkt jest dostępny w magazynie w witrynie e-commerce, a chatbot wyszukuje informacje w katalogu produktów (zamiast w Internecie).
Pod względem szybkości rozwoju i uzyskiwania informacji w czasie rzeczywistym, RAG jest koniecznością.
Zwykle nie ma to wpływu na to, który model wybierzesz, jednak nic nie stoi na przeszkodzie, aby utworzyć punkt końcowy API LLM , który zapyta o informacje i odpowiedzi, i używać tego punktu końcowego tak, jakby był to jego własny LLM.
Korzystanie z RAG dla chatbota opartego na wiedzy jest często łatwiejsze w utrzymaniu, ponieważ nie trzeba dopracowywać modelu i aktualizować go - co może również obniżyć koszty.
2. Dostrajanie
Dostrajanie polega na dostarczaniu modelowi przykładów, aby nauczył się, jak dobrze wykonać określone zadanie. Jeśli chcesz, by model doskonalił się w mówieniu o Twoim produkcie, możesz dostarczyć mu szereg przykładów najlepszych rozmów sprzedażowych Twojej firmy.
Jeśli model jest open source, zadaj sobie pytanie, czy Twój zespół ma wystarczające możliwości inżynieryjne, aby dopracować model.
Jeśli model jest zamknięty i dostarczany jako usługa - GPT-4 lub Claude - wówczas zazwyczaj można zlecić inżynierom dostosowanie niestandardowych modeli za pomocą interfejsów API. Cena zwykle znacznie wzrasta dzięki tej metodzie, ale konserwacja jest niewielka lub żadna.
Jednak w wielu przypadkach dostrajanie nie jest pierwszym krokiem w kierunku optymalizacji modelu.
Doskonałym przykładem dostrajania jest budowanie bota wiedzy dla wiedzy statycznej. Podając przykłady pytań i odpowiedzi, powinien on być w stanie odpowiedzieć na nie w przyszłości bez konieczności wyszukiwania odpowiedzi. Nie jest to jednak praktyczne rozwiązanie dla informacji w czasie rzeczywistym.
3. Uczenie się metodą N-shot
Najszybszym sposobem na rozpoczęcie poprawy jakości odpowiedzi jest dostarczenie przykładów w pojedynczym wywołaniu API LLM .
Zero-shot - podawanie zerowych przykładów tego, czego szukasz w odpowiedzi - to sposób, w jaki większość z nas korzysta z ChatGPT. Dodanie jednego przykładu (lub jednego strzału) zwykle wystarcza, aby zauważyć znaczną poprawę jakości odpowiedzi.
Więcej niż jeden przykład jest uważany za n-shot. N-shot nie zmienia modelu, w przeciwieństwie do dostrajania. Po prostu podajesz przykłady tuż przed poproszeniem o odpowiedź, za każdym razem, gdy zadajesz pytanie.
Nie można jednak nadużywać tej strategii: modele LLM mają maksymalny rozmiar kontekstu i są wyceniane zgodnie z rozmiarem wiadomości. Precyzyjne dostrojenie może wyeliminować potrzebę n-strzałowych przykładów, ale zajmuje więcej czasu.
4. Szybkie techniki inżynieryjne
Istnieją inne techniki inżynierii podpowiedzi, takie jak łańcuch myśli, które zmuszają modele do głośnego myślenia przed udzieleniem odpowiedzi.
Dostępna jest również funkcja łączenia łańcuchowego , która zachęca modele do dzielenia złożonych zadań na mniejsze kroki poprzez uruchamianie wielu monitów w sekwencji.
Strategie te mogą znacząco zwiększyć jakość i niezawodność odpowiedzi — zwłaszcza w przypadku zadań wymagających dużego rozumowania — ale często wiążą się z dłuższymi odpowiedziami, większym wykorzystaniem tokenów i wolniejszą wydajnością.
Zwiększa to jakość odpowiedzi, ale kosztem jej długości, kosztu i szybkości.
Jak zbudować LLM Agent w 6 krokach
1. Określenie celów
Pierwszym krokiem w budowaniu agenta AI lub chatbota jest ustalenie, co dokładnie ma on osiągnąć.
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.
2. 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
3. Skonfiguruj 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.
4. Zintegruj narzędzia
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.
5. Testuj i udoskonalaj
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.
6. 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, aby dowiedzieć się więcej.
Najczęściej zadawane pytania
1. Jaka jest różnica między agentem LLM a chatbotem?
Różnica między agentem LLM a chatbotem polega na tym, że chatbot postępuje zgodnie z predefiniowanymi regułami lub przepływami konwersacji, podczas gdy agent LLM wykorzystuje duży model językowy do zrozumienia intencji, pobierania danych, wykonywania działań za pomocą narzędzi lub interfejsów API oraz dynamicznego dostosowywania swoich odpowiedzi. Agenci LLM są zbudowani tak, aby rozumować i działać autonomicznie, a nie tylko odpowiadać.
2. Czy agenci LLM mogą działać bez połączenia z Internetem?
Agenci LLM działają bez połączenia z Internetem tylko wtedy, gdy model językowy i wszystkie wymagane narzędzia lub dane są hostowane lokalnie. Jednak większość produkcyjnych agentów LLM zależy od interfejsów API opartych na chmurze lub usług zewnętrznych do zadań takich jak aktualne wyszukiwanie lub dostęp do CRM.
3. Czy agenci LLM zawsze potrzebują zaplecza modelu językowego?
Tak, agenci LLM zawsze potrzebują zaplecza modelu językowego, ponieważ cała architektura zależy od zdolności modelu do przetwarzania danych wejściowych w języku naturalnym i generowania danych wyjściowych. Bez LLM agent nie może zrozumieć poleceń użytkownika ani zdecydować, co zrobić.
4. Jakie są obecnie główne ograniczenia lub zagrożenia związane z korzystaniem z agentów LLM ?
Główne ograniczenia korzystania z agentów LLM obejmują halucynacje (generowanie niedokładnych odpowiedzi) i potencjalne wycieki danych, jeśli dane wejściowe/wyjściowe nie są odpowiednio zabezpieczone. Wymagają one również przemyślanego projektu i monitorowania, aby zapewnić niezawodne i zgodne zachowanie w rzeczywistym świecie.
5. Jakie branże najszybciej wdrażają agentów LLM ?
Branże, w których najszybciej wdraża się agentów LLM , obejmują obsługę klienta, zarządzanie usługami IT, administrację opieki zdrowotnej, usługi finansowe i sprzedaż B2B, gdzie duże ilości powtarzalnych zadań językowych można zautomatyzować w celu zwiększenia wydajności i skali.
.webp)
