- LLM ตัวแทนจะรวมความเข้าใจภาษา ความจำ การใช้เครื่องมือ และการวางแผนเพื่อดำเนินการงานที่ซับซ้อนและเป็นอิสระเกินกว่าการแชทแบบธรรมดา
- การปรับปรุง LLM ตัวแทนเกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ เช่น RAG การปรับแต่ง การกระตุ้นแบบ n-shot และวิศวกรรมการกระตุ้นขั้นสูงเพื่อความแม่นยำและความน่าเชื่อถือที่ดีขึ้น
- การสร้าง LLM ตัวแทนต้องมีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน แพลตฟอร์มที่เหมาะสม การกำหนดค่าโมเดล การบูรณาการ การทดสอบ และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง
- แม้ว่าพวกเขาจะมีอำนาจ LLM ตัวแทนมีข้อจำกัด เช่น ภาพหลอน ความเสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัว และข้อจำกัดด้านบริบท ดังนั้นการออกแบบและการดูแลอย่างรอบคอบจึงยังคงมีความจำเป็น

คุณคงคุ้นเคยกับหัวข้อที่ร้อนแรงที่สุดของปีนี้: ตัวแทน AI
เอเจนต์ AI เหล่านี้ส่วนใหญ่เป็น เอเจนต์ LLM ทำไมน่ะเหรอ?
“ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ตัวแทนอัตโนมัติมีการเปลี่ยนแปลง” อธิบาย Botpress ซีอีโอ Sylvain Perron . “โมเดลพื้นฐานได้รับการปรับปรุงแล้ว LLMs ได้ปลดล็อคชั้นใหม่ของการใช้เหตุผลและการนามธรรม"
ด้วยพลังแห่ง LLMs ตัวแทน AI สามารถสร้างมาเพื่อ ทำภารกิจที่ใช้ภาษาหรือการใช้เหตุผลทุกประเภทได้
และด้วยความสามารถด้านภาษาและการวิเคราะห์ พวกเขากำลังค่อยๆ เข้ามาครอบครองสถานที่ทำงานปกติของบริษัทต่างๆ โดย บริษัทกว่า 80% วางแผนที่จะใช้ตัวแทน AI ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
แม้ว่าหมวดหมู่กว้างของตัวแทน AI จะรวมถึงแอปพลิเคชันที่ไม่ใช่ภาษา (ระบบแนะนำเนื้อหา การจดจำภาพ การควบคุมหุ่นยนต์ ฯลฯ) LLM ตัวแทนมักเป็นซอฟต์แวร์ AI แบบสนทนา
อะไรคือ LLM ตัวแทน?
LLM ตัวแทนเป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อแปลภาษา สนทนา และดำเนินการงานต่างๆ
ตัวแทนเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นบนอัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมาก ช่วยให้สามารถเข้าใจและสร้างภาษาได้ในลักษณะที่เลียนแบบการสื่อสารแบบมนุษย์
LLM ตัวแทนสามารถรวมเข้ากับตัวแทน AI, แชทบอท AI , ผู้ช่วยเสมือน, ซอฟต์แวร์สร้างเนื้อหา และเครื่องมือประยุกต์อื่น ๆ ได้
ทำอย่างไร LLM ตัวแทนทำงานอะไร?
LLM ตัวแทนรวมพลังของ LLM โดยมี การดึงข้อมูล การให้เหตุผล ความจำ และการใช้เครื่องมือ เพื่อทำงานต่างๆ ให้เสร็จสิ้นโดยอัตโนมัติ มาดูกันว่าส่วนประกอบแต่ละส่วนทำหน้าที่อะไร
เมื่อรวมกันแล้วความสามารถเหล่านี้จะช่วยให้ LLM ตัวแทนที่จะดำเนินการเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนที่ซับซ้อนด้วยความเป็นอิสระอย่างสมบูรณ์
เช่น:
- ตัวแทนขาย B2B ค้นหา ข้อมูล CRM ของลูกค้าเป้าหมาย วิเคราะห์ ความคืบหน้าของข้อตกลง จดจำ การโต้ตอบที่ผ่านมากับลูกค้าเป้าหมาย เพื่อปรับแต่งการติดตามผล และ ใช้ API ของอีเมลและปฏิทินในการส่งและกำหนดเวลา
- ตัวแทนไอที ดึง ข้อมูลบันทึกระบบเพื่อวินิจฉัยข้อผิดพลาด วิเคราะห์ ขั้นตอนการแก้ไขปัญหาเพื่อหาแนวทางที่ดีที่สุด จดจำ สิ่งที่ได้ผลในปัญหาของผู้ใช้ก่อนหน้า และ รัน สคริปต์เพื่อเริ่มบริการใหม่หรือสร้างตั๋ว
ลักษณะ 4 ประการใดที่กำหนด LLM ตัวแทน?

มีลักษณะสำคัญสี่ประการของ LLM ตัวแทน:
1.แบบจำลองภาษา
แบบจำลองภาษา มักถูกมองว่าเป็น "สมอง" ของ LLM ตัวแทน คุณภาพและขนาดของตัวแทนส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพของ LLM ตัวแทน.
เป็นอัลกอริทึมอันซับซ้อนที่ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลข้อความจำนวนมาก ซึ่งทำให้สามารถเข้าใจบริบท จดจำรูปแบบ และสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องและเกี่ยวข้องกับบริบทได้
- ระบุและเรียนรู้รูปแบบภาษา
- รับระดับความตระหนักรู้เชิงบริบท (ด้วยข้อมูลการฝึกอบรมอันมากมาย)
- ปรับตัวเข้ากับโดเมนที่แตกต่างกันและจัดการกับหัวข้อที่หลากหลาย
โมเดลภาษาจะกำหนดความลึก ความแม่นยำ และความเกี่ยวข้องของการตอบสนอง ซึ่งเป็นรากฐานของความสามารถด้านภาษาของตัวแทน
2. ความจำ
หน่วยความจำหมายถึงความสามารถในการเก็บข้อมูลจากการโต้ตอบที่ผ่านมา เช่น ข้อเท็จจริง การตั้งค่าของผู้ใช้ หรือหัวข้อต่างๆ ในแต่ละเซสชัน
ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเข้าใจบริบทของตัวแทนและทำให้การสนทนามีความต่อเนื่องและเกี่ยวข้องมากขึ้น
ในการตั้งค่าบางอย่าง หน่วยความจำช่วยให้เอเจนต์สามารถเก็บข้อมูลไว้ได้ตลอดเวลา ซึ่งจะช่วยสนับสนุนการโต้ตอบในระยะยาว โดยเอเจนต์จะ "เรียนรู้" จากพฤติกรรมหรือการตั้งค่าของผู้ใช้ซ้ำๆ แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วสิ่งนี้จะถูกควบคุมเพื่อความเป็นส่วนตัวและความเกี่ยวข้องก็ตาม
3. การใช้เครื่องมือ
การใช้เครื่องมือต้องใช้เวลา LLM ตัวแทนจากการสนทนาสู่การกระทำ
หนึ่ง LLM ตัวแทนสามารถบูรณาการกับแอปพลิเคชันภายนอก ฐานข้อมูล หรือ API เพื่อดำเนินการฟังก์ชันเฉพาะต่างๆ ได้
ซึ่งหมายความว่าอุปกรณ์เหล่านี้สามารถดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ ดำเนินการภายนอก หรือเข้าถึงฐานข้อมูลเฉพาะทาง ซึ่งทำให้สามารถให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ ซึ่งรวมถึง:
- การเรียก API
- การดึงข้อมูลสด เช่น การอัปเดตสภาพอากาศหรือราคาหุ้น
- การกำหนดเวลาการประชุมหรือการนัดหมาย
- การสอบถามฐานข้อมูล เช่น แคตตาล็อกผลิตภัณฑ์ หรือเอกสารนโยบายทรัพยากรบุคคล
การใช้เครื่องมือช่วยให้ LLM ตัวแทนที่จะย้ายจากระบบแบบพาสซีฟที่ใช้ความรู้ไปเป็นผู้มีส่วนร่วมที่กระตือรือร้นซึ่งสามารถเชื่อมต่อกับระบบอื่นๆ ได้
4. การวางแผน
การวางแผนคือความสามารถของ LLM ตัวแทนในการแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่สามารถจัดการได้
หนึ่ง LLM ตัวแทนสามารถวางแผนโดยมีหรือไม่มีคำติชมได้ ความแตกต่างคืออะไร?
- การวางแผน โดยปราศจาก การตอบรับหมายถึง LLM ตัวแทนจะสร้างแผนขึ้นมาโดยอิงจากความเข้าใจเบื้องต้น ซึ่งจะเร็วกว่าและง่ายกว่า แต่ขาดความสามารถในการปรับตัว
- การวางแผน ด้วย การตอบรับหมายถึง LLM ตัวแทนสามารถปรับปรุงแผนงานได้อย่างต่อเนื่อง โดยรับข้อมูลจากสภาพแวดล้อม แม้จะซับซ้อนกว่าแต่ก็มีความยืดหยุ่นมากกว่ามากและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในระยะยาว
โดยการวางแผน LLM ตัวแทนสามารถสร้างการไหลแบบลอจิกที่เคลื่อนไปสู่การแก้ปัญหาอย่างค่อยเป็นค่อยไป ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการจัดการคำขอที่ซับซ้อน
4 ประเภทอะไรบ้าง LLM ตัวแทน?
.webp)
1. ตัวแทนสนทนา (เช่น ฝ่ายสนับสนุนลูกค้าและการสร้างลูกค้าเป้าหมาย)
ตัวแทนประเภทนี้จะโต้ตอบกับผู้ใช้อย่างเป็นธรรมชาติ โดยมักให้ข้อมูล ตอบคำถาม และช่วยเหลือในงานต่างๆ
ตัวแทนเหล่านี้พึ่งพา LLMs เพื่อเข้าใจและสร้างการตอบสนองเหมือนมนุษย์
ตัวอย่าง: ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนลูกค้า และ แชทบอทด้านการดูแลสุขภาพ
2. ตัวแทนที่เน้นงาน (เช่น ผู้ช่วย AI และเวิร์กโฟลว์ AI)
ตัวแทนเหล่านี้จะมุ่งเน้นที่การดำเนินการงานเฉพาะหรือบรรลุวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โดยจะโต้ตอบกับผู้ใช้เพื่อทำความเข้าใจความต้องการของพวกเขาและดำเนินการเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านั้น
ตัวอย่าง: ผู้ช่วย AI และ บอท HR
3. ตัวแทนสร้างสรรค์ (เช่น เครื่องมือสร้างเนื้อหา)
มีความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่เป็นต้นฉบับและสร้างสรรค์ เช่น งานศิลปะ ดนตรี หรือการเขียน ตัวแทนเหล่านี้ใช้ LLMs เพื่อเข้าใจถึงความชอบและรูปแบบทางศิลปะของมนุษย์ เพื่อให้พวกเขาสามารถผลิตเนื้อหาที่ตรงใจผู้ชมได้
ตัวอย่าง: เครื่องมือสร้างเนื้อหาและเครื่องมือสร้างภาพ (เช่น Dall-E -
4. ตัวแทนการทำงานร่วมกัน (เช่น ตัวแทน AI ขององค์กร)
ตัวแทนเหล่านี้ทำงานร่วมกับมนุษย์เพื่อบรรลุเป้าหมายหรือภารกิจร่วมกัน อำนวยความสะดวกในการสื่อสาร การประสานงาน และความร่วมมือระหว่างสมาชิกในทีมหรือระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร
LLMs อาจสนับสนุนตัวแทนร่วมมือโดยการช่วยในการตัดสินใจ จัดทำรายงาน หรือให้ข้อมูลเชิงลึก
ตัวอย่าง: ตัวแทน AI ขององค์กรส่วน ใหญ่และแชทบอทการจัดการโครงการ
องค์กรต่างๆ ใช้ระบบอย่างไร LLM ตัวแทน?
องค์กรได้รับประโยชน์จาก LLM ตัวแทนในพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลและการตอบสนองต่อภาษาธรรมชาติ เช่น การตอบคำถาม การให้คำแนะนำ การทำงานอัตโนมัติ และการวิเคราะห์ข้อความ
องค์กรต่าง ๆ มักจะใช้ LLM ตัวแทนด้าน การตลาด การวิเคราะห์ข้อมูล การปฏิบัติตามข้อกำหนด ความช่วยเหลือทางกฎหมาย การสนับสนุนด้านการดูแลสุขภาพ งานการเงิน และ การศึกษา
ต่อไปนี้เป็น 3 กรณีการใช้งานที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของ LLM ตัวแทน:
สนับสนุนลูกค้า
จาก การศึกษาบริษัท 167 แห่ง โดยผู้เชี่ยวชาญด้านระบบอัตโนมัติ Pascal Bornet พบว่า บริการลูกค้าเป็นกรณีการใช้งานที่ได้รับความนิยมมากที่สุด สำหรับ LLM ตัวแทนรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม
LLM ตัวแทนถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในการสนับสนุนลูกค้าเพื่อจัดการคำถามที่พบบ่อย แก้ไขปัญหา และให้ความช่วยเหลือตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน
ตัวแทนเหล่านี้สามารถติดต่อกับลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ เพื่อเสนอความช่วยเหลือทันทีหรือส่งต่อคำถามที่ซับซ้อนไปยังตัวแทนที่เป็นมนุษย์
ดูเพิ่มเติม: Chatbot ฝ่ายบริการลูกค้าคืออะไร?
การขายและการสร้างโอกาสในการขาย
ในการขาย LLM ตัวแทนใช้สำหรับ การสร้างโอกาสทางการขายด้วย AI — ตัวแทนสามารถคัดกรองโอกาสทางการขายในภายหลังได้โดยการดึงลูกค้าเป้าหมายเข้าร่วมบทสนทนา ประเมินความต้องการ และรวบรวมข้อมูลที่มีค่า
พวกเขายังสามารถดำเนินการโต้ตอบติดตามแบบอัตโนมัติ ส่งคำแนะนำส่วนบุคคลหรือข้อมูลผลิตภัณฑ์ตามความสนใจของลูกค้าได้
ดูเพิ่มเติม: วิธีใช้ AI เพื่อการขาย
การสนับสนุนภายใน: ทรัพยากรบุคคลและไอที
สำหรับการสนับสนุนภายใน LLM ตัวแทนปรับปรุงกระบวนการทรัพยากรบุคคลและไอทีโดยจัดการกับการสอบถามทั่วไปจากพนักงาน
ในความเป็นจริง การศึกษาของ Bornet พบว่า LLM ตัวแทนในการดำเนินการภายในมีต้นทุนคุ้มค่าที่สุด โดย ช่วยประหยัดเวลาได้ 30-90% เมื่อ เทียบกับก่อนหน้านี้ที่ใช้ในการดำเนินการงานภายใน
ในส่วนทรัพยากรบุคคล พวกเขาจะตอบคำถามในหัวข้อต่างๆ เช่น สวัสดิการ นโยบายการลา และการจ่ายเงินเดือน ในขณะที่ในส่วนไอที พวกเขาจะแก้ไขปัญหาทางเทคนิคพื้นฐานหรือทำให้กระบวนการประจำวันต่างๆ เป็นแบบอัตโนมัติ เช่น การตั้งค่าบัญชี
สิ่งนี้ช่วยให้ทีมงานทรัพยากรบุคคลและไอทีมุ่งเน้นไปที่ความรับผิดชอบที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น แทนที่จะทำงานที่ยุ่งยากซ้ำซากจำเจ
ดูเพิ่มเติม: ตัวแทน AI ที่ดีที่สุดสำหรับ HR
วิธีการปรับปรุง LLM การตอบกลับของตัวแทน
หากคุณกำลัง ปรับแต่ง LLM สำหรับโครงการ AI คุณจะต้องปรับเปลี่ยนคำตอบมาตรฐานที่โมเดลสาธารณะจะมอบให้ผู้ใช้ (คุณไม่สามารถให้แชทบอทของคุณแนะนำคู่แข่งได้ใช่ไหม) คุณอาจต้องการให้ใช้ ตรรกะทางธุรกิจแบบกำหนดเอง ด้วย เพื่อให้ทำงานได้เหมือนพนักงานที่ได้รับการฝึกอบรมมากกว่าการสร้างภาษาแบบสุ่ม
มีแนวคิดทั่วไปสี่ประการที่ช่วยปรับปรุงคุณภาพของ LLM ตอบกลับ:
- ผ้าขี้ริ้ว
- การปรับแต่งอย่างละเอียด
- การกระตุ้นแบบ N-shot
- วิศวกรรมทันท่วงที
1. การสร้างเสริมการสืบค้น
RAG เป็นชื่อที่เก๋ไก๋สำหรับสิ่งเรียบง่ายที่เราทุกคนเคยทำ ChatGPT : การวางข้อความบางอย่างลงใน ChatGPT และถามคำถามเกี่ยวกับเรื่องนี้
ตัวอย่างทั่วไปคือการถามว่ามีผลิตภัณฑ์บางอย่างอยู่ในสต็อกบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซหรือไม่ และแชทบอทค้นหาข้อมูลในแคตตาล็อกผลิตภัณฑ์ (แทนที่จะใช้อินเทอร์เน็ตที่กว้างขวางกว่า)
ในด้านความเร็วในการพัฒนาและการได้รับข้อมูลแบบเรียลไทม์ RAG เป็นสิ่งที่ต้องมี
โดยปกติแล้วมันจะไม่ส่งผลต่อรุ่นที่คุณจะเลือก อย่างไรก็ตาม ไม่มีอะไรที่จะหยุดคุณจากการสร้าง LLM จุดสิ้นสุด API ที่สอบถามข้อมูลและคำตอบและใช้จุดสิ้นสุดนี้ราวกับว่าเป็นของตัวเอง LLM -
การใช้ RAG สำหรับแชทบอทที่ใช้ความรู้มักจะดูแลรักษาง่ายกว่า เพราะคุณไม่จำเป็นต้องปรับแต่งโมเดลและอัปเดตให้ทันสมัยอยู่เสมอ ซึ่งยังสามารถช่วยลดต้นทุนได้อีกด้วย
2. การปรับแต่งอย่างละเอียด
การปรับปรุงให้ละเอียดเกี่ยวข้องกับการให้ตัวอย่างแก่โมเดลของคุณเพื่อให้เรียนรู้วิธีการทำงานบางอย่างได้ดี หากคุณต้องการให้โมเดลของคุณโดดเด่นในการพูดถึงผลิตภัณฑ์ของคุณ คุณอาจให้ตัวอย่างการโทรขายที่ดีที่สุดของบริษัทของคุณ
หากโมเดลเป็นโอเพ่นซอร์ส ให้ถามตัวเองว่าทีมของคุณมีความสามารถด้านวิศวกรรมเพียงพอที่จะปรับแต่งโมเดลหรือไม่
หากโมเดลเป็นแหล่งข้อมูลปิดและให้บริการ – GPT -4 หรือ Claude – จากนั้นคุณสามารถให้วิศวกรของคุณปรับแต่งโมเดลที่กำหนดเองโดยใช้ API ได้ โดยปกติแล้วราคาจะเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อใช้วิธีนี้ แต่แทบจะไม่ต้องบำรุงรักษาเลย
แต่สำหรับกรณีการใช้งานหลายๆ กรณี การปรับแต่งไม่ใช่ขั้นตอนแรกในการปรับปรุงโมเดลของคุณให้เหมาะสมที่สุด
ตัวอย่างที่ดีสำหรับการปรับแต่งคือการสร้างบอทความรู้สำหรับความรู้คงที่ โดยการให้ตัวอย่างคำถามและคำตอบ บอทควรจะสามารถตอบคำถามเหล่านั้นได้ในอนาคตโดยไม่ต้องค้นหาคำตอบ แต่ไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาที่ใช้งานได้จริงสำหรับข้อมูลแบบเรียลไทม์
3. การเรียนรู้แบบ N-shot
วิธีที่เร็วที่สุดในการเริ่มต้นในการปรับปรุงคุณภาพของการตอบสนองคือการให้ตัวอย่างในรูปแบบเดียว LLM การเรียก API
Zero-shot – การให้ตัวอย่างศูนย์ของสิ่งที่คุณกำลังมองหาในคำตอบ – เป็นวิธีที่พวกเราส่วนใหญ่ใช้ ChatGPT การเพิ่มตัวอย่างหนึ่งตัวอย่าง (หรือแบบช็อตเดียว) มักจะเพียงพอที่จะเห็นการปรับปรุงที่สำคัญในคุณภาพการตอบสนอง
การมีตัวอย่างมากกว่าหนึ่งตัวอย่างถือเป็น n-shot n-shot จะไม่เปลี่ยนโมเดล ซึ่งแตกต่างจากการปรับแต่งอย่างละเอียด คุณเพียงแค่ยกตัวอย่างก่อนที่จะขอคำตอบทุกครั้งที่คุณถามคำถาม
แต่กลยุทธ์นี้ไม่สามารถใช้มากเกินไปได้: LLM โมเดลมีขนาดบริบทสูงสุดและมีราคาตามขนาดของข้อความ การปรับแต่งอย่างละเอียดจะช่วยลดความจำเป็นในการใช้ตัวอย่างแบบ n-shot แต่จะใช้เวลานานกว่าจึงจะออกมาถูกต้อง
4. เทคนิควิศวกรรมที่รวดเร็ว
มีเทคนิคทางวิศวกรรมที่รวดเร็วอื่นๆ เช่น ลำดับความคิด ที่บังคับให้โมเดลคิดดังๆ ก่อนที่จะคิดหาคำตอบ
ยังมี การเชื่อมโยงพร้อมท์ ซึ่งสนับสนุนให้โมเดลแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนย่อยๆ โดยการรันพร้อมท์หลายๆ อันตามลำดับ
กลยุทธ์เหล่านี้อาจช่วยเพิ่มคุณภาพและความน่าเชื่อถือของการตอบกลับได้อย่างมาก โดยเฉพาะสำหรับงานที่ต้องใช้การใช้เหตุผลจำนวนมาก แต่ก็มักต้องแลกมากับการตอบกลับที่ยาวขึ้น การใช้โทเค็นที่สูงขึ้น และประสิทธิภาพที่ช้าลง
วิธีนี้จะเพิ่มคุณภาพของการตอบสนองแต่ต้องแลกมาด้วยความยาว ค่าใช้จ่าย และความเร็วของการตอบสนอง
วิธีการสร้าง LLM ตัวแทนใน 6 ขั้นตอน

1. กำหนดวัตถุประสงค์
ขั้นตอนแรกใน การสร้างตัวแทน AI หรือแชทบอท คือการระบุให้ชัดเจนว่าคุณต้องการให้มันทำหน้าที่อะไร
ชี้แจงสิ่งที่คุณต้องการ LLM ตัวแทนที่จะบรรลุเป้าหมาย ไม่ว่าจะเป็นการช่วยเหลือในการสอบถามของลูกค้า การสร้างเนื้อหา หรือการจัดการงานเฉพาะ
การระบุเป้าหมายที่ชัดเจนจะกำหนดการตั้งค่าและการกำหนดค่าของตัวแทน
2. เลือกแพลตฟอร์ม AI
แพลตฟอร์ม AI ที่ดีที่สุด จะขึ้นอยู่กับเป้าหมายและความต้องการของคุณโดยสิ้นเชิง
เลือกแพลตฟอร์มที่ตรงตามความต้องการของคุณโดยพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ตัวเลือกการปรับแต่ง ความสามารถในการรวมเข้าด้วยกัน ความสะดวกในการใช้งาน และการสนับสนุน
แพลตฟอร์มควรจะ:
- รองรับกรณีการใช้งานที่คุณต้องการ
- เสนอสิ่งที่คุณต้องการ LLMs
- เสนอความสามารถในการบูรณาการ
3. กำหนดค่า LLM
ขึ้นอยู่กับตัวเลือกของแพลตฟอร์ม ให้เลือกแบบที่สร้างไว้ล่วงหน้า LLM หรือปรับแต่งโมเดลสำหรับงานเฉพาะทางหากจำเป็น
แพลตฟอร์มต่างๆ จำนวนมากนำเสนอโมเดลภาษาในตัวที่ได้รับการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าและพร้อมใช้งาน
หากคุณสนใจในการปรับแต่งของคุณ LLM การใช้งาน อ่านบทความของเราเกี่ยวกับ การเลือกตัวเลือก LLM ที่กำหนดเองสำหรับโครงการ AI ของคุณ จากวิศวกรการเติบโตของเรา Patrick Hamelin -
4. รวมเครื่องมือ
แพลตฟอร์มส่วนใหญ่มี ตัวเลือกการรวมระบบ สำหรับเครื่องมือภายนอก เชื่อมต่อ API ฐานข้อมูล หรือทรัพยากรที่ตัวแทนของคุณจำเป็นต้องเข้าถึง เช่น ข้อมูล CRM หรือข้อมูลแบบเรียลไทม์
5. ทดสอบและปรับปรุง
ทดสอบตัวแทนอย่างละเอียดโดยใช้เครื่องมือทดสอบในตัวของแพลตฟอร์ม ปรับพารามิเตอร์ การกำหนดคำกระตุ้น และเวิร์กโฟลว์ตามผลลัพธ์การทดสอบเพื่อให้แน่ใจว่าตัวแทนทำงานได้ดีในสถานการณ์จริง
6. การใช้งานและการตรวจสอบ
ใช้เครื่องมือตรวจสอบของแพลตฟอร์มเพื่อติดตามการโต้ตอบและประสิทธิภาพของตัวแทนหลังการปรับใช้
รวบรวมข้อมูลเชิงลึกและปรับแต่งการตั้งค่าตามความจำเป็น โดยใช้ประโยชน์จากกลไกการตอบรับที่แพลตฟอร์มจัดทำไว้ให้
ปรับใช้แบบกำหนดเอง LLM ตัวแทน
LLM ตัวแทนต่างๆ กำลังมีอัตราการนำมาใช้อย่างแพร่หลายในองค์กรต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นฝ่ายบริการลูกค้า ฝ่ายปฏิบัติการภายใน และอีคอมเมิร์ซ บริษัทที่ช้าในการนำมาใช้จะได้รับผลกระทบหากพลาดกระแส AI
Botpress เป็นแพลตฟอร์มตัวแทน AI ที่ขยายได้อย่างไม่มีที่สิ้นสุดซึ่งสร้างขึ้นสำหรับองค์กร stack ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง LLM ตัวแทนที่มีความสามารถใดๆ ตามที่คุณต้องการ
ชุดความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุงของเราช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลลูกค้าได้รับการปกป้องอยู่เสมอ และควบคุมโดยทีมพัฒนาของคุณอย่างเต็มที่
เริ่มสร้างวันนี้ มันฟรี.
หรือ ติดต่อทีมงานของเรา เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม
คำถามที่พบบ่อย
1. ความแตกต่างระหว่าง LLM ตัวแทนและแชทบอท?
ความแตกต่างระหว่าง LLM ตัวแทนและแชทบอทคือแชทบอทที่ปฏิบัติตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือกระแสการสนทนา ในขณะที่ LLM ตัวแทนใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจเจตนา ดึงข้อมูล ดำเนินการโดยใช้เครื่องมือหรือ API และปรับการตอบสนองแบบไดนามิก LLM ตัวแทนถูกสร้างขึ้นมาเพื่อใช้เหตุผลและดำเนินการอย่างอิสระ มากกว่าจะตอบกลับเพียงอย่างเดียว
2. สามารถทำได้ LLM ตัวแทนทำงานโดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต?
LLM เอเจนต์จะทำงานได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตก็ต่อเมื่อโมเดลภาษาและเครื่องมือหรือข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดถูกโฮสต์ไว้ในเครื่องภายในองค์กรเท่านั้น อย่างไรก็ตาม การผลิตส่วนใหญ่ LLM ตัวแทนจะต้องพึ่งพา API บนคลาวด์หรือบริการภายนอกสำหรับงานต่างๆ เช่น การค้นหาอัปเดตหรือการเข้าถึง CRM
3. ทำ LLM ตัวแทนจำเป็นต้องมีโมเดลภาษาแบ็กเอนด์เสมอหรือไม่?
ใช่, LLM ตัวแทนจำเป็นต้องมีแบ็กเอนด์โมเดลภาษาอยู่เสมอ เนื่องจากสถาปัตยกรรมทั้งหมดขึ้นอยู่กับความสามารถของโมเดลในการประมวลผลอินพุตภาษาธรรมชาติและสร้างเอาต์พุต หากไม่มี LLM ตัวแทนไม่สามารถเข้าใจคำเตือนของผู้ใช้หรือตัดสินใจว่าจะทำอย่างไร
4. ข้อจำกัดหรือความเสี่ยงหลักในการใช้งานมีอะไรบ้าง LLM ตัวแทนในปัจจุบัน?
ข้อจำกัดหลักในการใช้งาน LLM ปัจจัยเหล่านี้รวมถึงอาการประสาทหลอน (ทำให้เกิดการตอบสนองที่ไม่ถูกต้อง) และอาจเกิดการรั่วไหลของข้อมูลหากอินพุต/เอาต์พุตไม่ได้รับการรักษาความปลอดภัยอย่างเหมาะสม นอกจากนี้ยังต้องอาศัยการออกแบบและการตรวจสอบอย่างรอบคอบเพื่อให้มั่นใจว่าพฤติกรรมการใช้งานจริงมีความน่าเชื่อถือและเป็นไปตามข้อกำหนด
5. อุตสาหกรรมใดบ้างที่กำลังนำมาใช้ LLM ตัวแทนที่เร็วที่สุด?
อุตสาหกรรมที่นำมาใช้ LLM ตัวแทนที่เร็วที่สุดได้แก่ การสนับสนุนลูกค้า การจัดการบริการไอที การบริหารการดูแลสุขภาพ บริการทางการเงิน และการขาย B2B โดยที่งานภาษาซ้ำๆ จำนวนมากสามารถทำให้เป็นอัตโนมัติเพื่อประสิทธิภาพและขนาดได้