LLM são um subconjunto de agentes de IA que utilizam grandes modelos linguísticos para realizar tarefas baseadas na língua.
Enquanto a categoria mais vasta de agentes de IA inclui aplicações não linguísticas (sistemas de recomendação de conteúdos, reconhecimento de imagens, controlo robótico, etc.), os agentes LLM são normalmente software de IA de conversação.
O que são os agentes LLM ?
LLM Os agentes são ferramentas alimentadas por IA que utilizam modelos linguísticos de grande dimensão para interpretar a linguagem, manter conversações e executar tarefas.
Estes agentes são construídos com base em algoritmos complexos treinados em grandes quantidades de dados de texto, o que lhes permite compreender e produzir linguagem de uma forma que imita a comunicação humana.
LLM podem ser integrados em agentes de IA, chatbots de IA, assistentes virtuais, software de geração de conteúdos e outras ferramentas aplicadas.
Caraterísticas dos agentes LLM
Existem quatro caraterísticas principais de um agente LLM :
Modelo linguístico
O modelo de linguagem é frequentemente considerado o "cérebro" de um agente LLM . A sua qualidade e escala influenciam diretamente o desempenho do agente LLM .
Trata-se de um algoritmo sofisticado treinado em enormes conjuntos de dados de texto, o que lhe permite compreender o contexto, reconhecer padrões e produzir respostas coerentes e contextualmente relevantes.
- Identificar e aprender padrões linguísticos
- Ganhar um grau de consciência contextual (graças aos seus vastos dados de formação)
- Adaptar-se a diferentes domínios e lidar com uma vasta gama de tópicos
O modelo de linguagem determina a profundidade, a exatidão e a relevância das respostas, o que constitui a base das capacidades linguísticas do agente.
Memória
A memória refere-se à capacidade de reter informações de interações passadas, como factos, preferências do utilizador ou tópicos entre sessões.
Isto melhora a compreensão contextual do agente e torna as conversas mais contínuas e relevantes.
Nalgumas configurações, a memória permite que o agente retenha informações ao longo do tempo. Isto permite uma interação a longo prazo em que o agente "aprende" com o comportamento ou as preferências repetidas do utilizador - embora isto seja frequentemente regulamentado por questões de privacidade e relevância.
Utilização de ferramentas
A utilização da ferramenta leva um agente LLM da conversa à ação.
Um agente LLM pode integrar-se em aplicações externas, bases de dados ou APIs para executar funções específicas.
Isto significa que podem obter informações em tempo real, executar acções externas ou aceder a bases de dados especializadas, o que lhe confere a capacidade de fornecer informações em tempo real. Isto inclui:
- Chamada de APIs
- Obtenção de dados em tempo real, como actualizações meteorológicas ou preços de acções
- Agendamento de reuniões ou compromissos
- Consulta de bases de dados, como catálogos de produtos ou documentos de política de RH
A utilização de ferramentas permite que o agente LLM passe de um sistema passivo, baseado no conhecimento, para um participante ativo capaz de interagir com outros sistemas.
Planeamento
O planeamento é a capacidade de um agente LLM de decompor tarefas complexas numa série de etapas geríveis.
Um agente LLM pode planear com ou sem feedback. Qual é a diferença?
- Planear sem feedback significa que o agente LLM criará um plano com base na sua compreensão inicial. É mais rápido e mais simples, mas carece de adaptabilidade.
- Planear com feedback significa que um agente LLM pode aperfeiçoar continuamente o seu plano, recebendo informações do seu ambiente. É mais complexo, mas torna-o muito mais flexível e melhora o desempenho ao longo do tempo.
Ao planear, um agente LLM pode criar fluxos lógicos que avançam progressivamente para uma solução, tornando-o mais eficaz no tratamento de pedidos complexos.
Tipos de LLM agentes
Agentes de conversação
Estes tipos de agentes estabelecem um diálogo natural com os utilizadores - muitas vezes fornecem informações, respondem a perguntas e ajudam em várias tarefas.
Estes agentes baseiam-se em LLMs para compreender e gerar respostas semelhantes às humanas.
Exemplos: Agentes de apoio ao cliente e chatbots de cuidados de saúde
Agentes orientados para a tarefa
Centrados na realização de tarefas específicas ou na consecução de objectivos predefinidos, estes agentes interagem com os utilizadores para compreender as suas necessidades e, em seguida, executam acções para satisfazer essas necessidades.
Exemplos: Assistentes de IA e bots de RH
Agentes criativos
Capazes de gerar conteúdos originais e criativos, como obras de arte, música ou escrita, estes agentes utilizam a LLMs para compreender as preferências humanas e os estilos artísticos, o que lhes permite produzir conteúdos que ressoam junto do público.
Exemplos: Ferramentas de geração de conteúdos e ferramentas de geração de imagens (como Dall-E)
Agentes de colaboração
Estes agentes trabalham em conjunto com os humanos para atingir objectivos ou tarefas partilhadas, facilitando a comunicação, a coordenação e a cooperação entre os membros da equipa ou entre humanos e máquinas.
LLMs podem apoiar os agentes de colaboração, ajudando na tomada de decisões, gerando relatórios ou fornecendo informações.
Exemplos: A maioria dos agentes de IA empresariais e chatbots de gestão de projectos
Casos de utilização empresarial
As empresas beneficiam dos agentes LLM em áreas que envolvem o processamento e a resposta a linguagem natural, como responder a perguntas, fornecer orientação, automatizar fluxos de trabalho e analisar texto.
As empresas utilizam frequentemente os agentes LLM para marketing, análise de dados, conformidade, assistência jurídica, apoio aos cuidados de saúde, tarefas financeiras e educação.
Eis 3 dos casos de utilização mais populares dos agentes LLM :
Apoio ao cliente
LLM Os agentes são muito utilizados no apoio ao cliente para responder a perguntas frequentes, resolver problemas e prestar assistência 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Estes agentes podem interagir com os clientes em tempo real, oferecendo ajuda imediata ou encaminhando questões complexas para agentes humanos.
Veja também: O que é um chatbot de atendimento ao cliente?
Vendas e geração de leads
No sector das vendas, os agentes do LLM qualificam os contactos envolvendo potenciais clientes em conversas, avaliando as necessidades e recolhendo informações valiosas.
Podem também automatizar as interações de acompanhamento, enviando recomendações personalizadas ou informações sobre produtos com base nos interesses do cliente.
Veja também: Como utilizar a IA nas vendas
Apoio interno: RH e TI
Para apoio interno, os agentes do LLM simplificam os processos de RH e TI, respondendo a questões comuns dos funcionários. Nos RH, respondem a questões sobre temas como benefícios, políticas de férias e folhas de pagamento, enquanto que nas TI, resolvem problemas técnicos básicos ou automatizam tarefas de rotina como a configuração de contas.
Isto permite que as equipas de RH e de TI se concentrem em responsabilidades mais complexas, em vez de se ocuparem de tarefas repetitivas.
Veja também: Melhores agentes de IA para RH
Como construir um agente LLM
Definir objectivos
Esclareça o que pretende que o agente LLM faça, quer se trate de ajudar com os pedidos de informação dos clientes, gerar conteúdos ou realizar tarefas específicas.
A identificação de objectivos claros irá moldar a instalação e a configuração do agente.
Escolher uma plataforma de IA
As melhores plataformas de IA dependerão inteiramente dos seus objectivos e necessidades.
Selecione uma plataforma que corresponda aos seus requisitos, considerando factores como opções de personalização, capacidades de integração, facilidade de utilização e suporte.
A plataforma deve:
- Apoiar o caso de utilização pretendido
- Ofereça a sua preferência LLMs
- Oferecer capacidades de integração
Configurar o LLM
Com base nas opções da plataforma, escolha um LLM pré-construído ou ajuste um modelo para tarefas especializadas, se necessário.
Muitas plataformas oferecem modelos linguísticos integrados que são pré-treinados e estão prontos a utilizar.
Se estiver interessado em personalizar a sua utilização de LLM , leia o nosso artigo sobre como escolher uma opção personalizada de LLM para o seu projeto de IA do nosso engenheiro de crescimento, Patrick Hamelin.
Integrar ferramentas
A maioria das plataformas oferece opções de integração para ferramentas externas. Ligue quaisquer APIs, bases de dados ou recursos a que o seu agente precise de aceder, como dados de CRM ou informações em tempo real.
Testar e aperfeiçoar
Teste o agente exaustivamente utilizando as ferramentas de teste incorporadas na plataforma. Ajuste os parâmetros, as frases dos pedidos e os fluxos de trabalho com base nos resultados dos testes para garantir que o agente tem um bom desempenho em cenários reais.
Implementar e monitorizar
Utilize as ferramentas de monitorização da plataforma para acompanhar as interações e o desempenho do agente após a implementação.
Recolher informações e aperfeiçoar a configuração conforme necessário, tirando partido de quaisquer mecanismos de feedback fornecidos pela plataforma.
Implantar um agente LLM personalizado
LLM Os agentes de IA estão a atingir taxas de adoção em massa entre as empresas - no serviço ao cliente, nas operações internas e no comércio eletrónico. As empresas que demoram a adotar sentirão as consequências de perder a onda da IA.
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