คู่มือฉบับสมบูรณ์ LLM ตัวแทนในปี 2024

LLM ตัวแทนเป็นกลุ่มย่อยของ ตัวแทน AI ที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อทำงานที่ใช้ภาษาให้เสร็จสมบูรณ์

แม้ว่าหมวดหมู่กว้างของตัวแทน AI จะรวมถึงแอปพลิเคชันที่ไม่ใช่ภาษา (ระบบแนะนำเนื้อหา การจดจำภาพ การควบคุมหุ่นยนต์ ฯลฯ) LLM ตัวแทนมักเป็นซอฟต์แวร์ AI แบบสนทนา

สร้าง LLM ตัวแทน

สร้างตัวแทนอัตโนมัติที่กำหนดเอง

เริ่มเลย

ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต

อะไรคือ LLM ตัวแทน?

LLM ตัวแทนเป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อแปลภาษา สนทนา และดำเนินการงานต่างๆ

ตัวแทนเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นบนอัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมาก ช่วยให้สามารถเข้าใจและสร้างภาษาได้ในลักษณะที่เลียนแบบการสื่อสารแบบมนุษย์

LLM ตัวแทนสามารถรวมเข้ากับตัวแทน AI, แชทบอท AI , ผู้ช่วยเสมือน, ซอฟต์แวร์สร้างเนื้อหา และเครื่องมือประยุกต์อื่น ๆ ได้

คุณสมบัติของ LLM ตัวแทน

มีลักษณะสำคัญสี่ประการของ LLM ตัวแทน:

รูปแบบภาษา

แบบจำลองภาษา มักถูกมองว่าเป็น "สมอง" ของ LLM ตัวแทน คุณภาพและขนาดของตัวแทนส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพของ LLM ตัวแทน.

เป็นอัลกอริทึมอันซับซ้อนที่ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลข้อความจำนวนมาก ซึ่งทำให้สามารถเข้าใจบริบท จดจำรูปแบบ และสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องและเกี่ยวข้องกับบริบทได้

ระบุและเรียนรู้รูปแบบภาษา
รับระดับความตระหนักรู้เชิงบริบท (ด้วยข้อมูลการฝึกอบรมอันมากมาย)
ปรับตัวเข้ากับโดเมนที่แตกต่างกันและจัดการกับหัวข้อที่หลากหลาย

โมเดลภาษาจะกำหนดความลึก ความแม่นยำ และความเกี่ยวข้องของการตอบสนอง ซึ่งเป็นรากฐานของความสามารถด้านภาษาของตัวแทน

หน่วยความจำ

หน่วยความจำหมายถึงความสามารถในการเก็บข้อมูลจากการโต้ตอบที่ผ่านมา เช่น ข้อเท็จจริง การตั้งค่าของผู้ใช้ หรือหัวข้อต่างๆ ในแต่ละเซสชัน

ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเข้าใจบริบทของตัวแทนและทำให้การสนทนามีความต่อเนื่องและเกี่ยวข้องมากขึ้น

ในการตั้งค่าบางอย่าง หน่วยความจำช่วยให้เอเจนต์สามารถเก็บข้อมูลไว้ได้ตลอดเวลา ซึ่งจะช่วยสนับสนุนการโต้ตอบในระยะยาว โดยเอเจนต์จะ "เรียนรู้" จากพฤติกรรมหรือการตั้งค่าของผู้ใช้ซ้ำๆ แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วสิ่งนี้จะถูกควบคุมเพื่อความเป็นส่วนตัวและความเกี่ยวข้องก็ตาม

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

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

ประเภทของ LLM ตัวแทน

ตัวแทนสนทนา

ตัวแทนประเภทนี้จะโต้ตอบกับผู้ใช้อย่างเป็นธรรมชาติ โดยมักให้ข้อมูล ตอบคำถาม และช่วยเหลือในงานต่างๆ

ตัวแทนเหล่านี้พึ่งพา LLMs เพื่อเข้าใจและสร้างการตอบสนองเหมือนมนุษย์

ตัวอย่าง: ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนลูกค้า และ แชทบอทด้านการดูแลสุขภาพ

ตัวแทนที่เน้นงาน

ตัวแทนเหล่านี้จะมุ่งเน้นที่การดำเนินการงานเฉพาะหรือบรรลุวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โดยจะโต้ตอบกับผู้ใช้เพื่อทำความเข้าใจความต้องการของพวกเขาและดำเนินการเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านั้น

ตัวอย่าง: ผู้ช่วย AI และ บอท HR

ตัวแทนฝ่ายสร้างสรรค์

มีความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่เป็นต้นฉบับและสร้างสรรค์ เช่น งานศิลปะ ดนตรี หรือการเขียน ตัวแทนเหล่านี้ใช้ LLMs เพื่อเข้าใจถึงความชอบและรูปแบบทางศิลปะของมนุษย์ เพื่อให้พวกเขาสามารถผลิตเนื้อหาที่ตรงใจผู้ชมได้

ตัวอย่าง: เครื่องมือสร้างเนื้อหาและเครื่องมือสร้างภาพ (เช่น Dall-E -

ตัวแทนร่วมมือ

ตัวแทนเหล่านี้ทำงานร่วมกับมนุษย์เพื่อบรรลุเป้าหมายหรือภารกิจร่วมกัน อำนวยความสะดวกในการสื่อสาร การประสานงาน และความร่วมมือระหว่างสมาชิกในทีมหรือระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร

LLMs อาจสนับสนุนตัวแทนร่วมมือโดยการช่วยในการตัดสินใจ จัดทำรายงาน หรือให้ข้อมูลเชิงลึก

ตัวอย่าง: ตัวแทน AI ขององค์กรส่วน ใหญ่และแชทบอทการจัดการโครงการ

กรณีการใช้งานขององค์กร

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

LLM ตัวแทนถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในการสนับสนุนลูกค้าเพื่อจัดการคำถามที่พบบ่อย แก้ไขปัญหา และให้ความช่วยเหลือตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน

ตัวแทนเหล่านี้สามารถติดต่อกับลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ เพื่อเสนอความช่วยเหลือทันทีหรือส่งต่อคำถามที่ซับซ้อนไปยังตัวแทนที่เป็นมนุษย์

ดูเพิ่มเติม: Chatbot ฝ่ายบริการลูกค้าคืออะไร?

การขายและการสร้างโอกาสในการขาย

ในการขาย LLM ตัวแทนจะคัดกรองลูกค้าเป้าหมายโดยการดึงลูกค้าเป้าหมายเข้าร่วมบทสนทนา ประเมินความต้องการ และรวบรวมข้อมูลที่มีค่า

พวกเขายังสามารถดำเนินการโต้ตอบติดตามแบบอัตโนมัติ ส่งคำแนะนำส่วนบุคคลหรือข้อมูลผลิตภัณฑ์ตามความสนใจของลูกค้าได้

ดูเพิ่มเติม: วิธีใช้ AI เพื่อการขาย

การสนับสนุนภายใน: ทรัพยากรบุคคลและไอที

สำหรับการสนับสนุนภายใน LLM เจ้าหน้าที่จะปรับกระบวนการด้านทรัพยากรบุคคลและไอทีให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นโดยจัดการกับคำถามทั่วไปจากพนักงาน ในด้านทรัพยากรบุคคล เจ้าหน้าที่จะตอบคำถามในหัวข้อต่างๆ เช่น สวัสดิการ นโยบายการลา และการจ่ายเงินเดือน ในขณะที่ด้านไอที เจ้าหน้าที่จะแก้ไขปัญหาทางเทคนิคพื้นฐานหรือทำให้กระบวนการปกติ เช่น การตั้งค่าบัญชี เป็นระบบอัตโนมัติ

สิ่งนี้ช่วยให้ทีมงานทรัพยากรบุคคลและไอทีมุ่งเน้นไปที่ความรับผิดชอบที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น แทนที่จะทำงานที่ยุ่งยากซ้ำซากจำเจ

ดูเพิ่มเติม: ตัวแทน AI ที่ดีที่สุดสำหรับ HR

วิธีการสร้าง LLM ตัวแทน

กำหนดวัตถุประสงค์

ชี้แจงสิ่งที่คุณต้องการ LLM ตัวแทนที่จะบรรลุเป้าหมาย ไม่ว่าจะเป็นการช่วยเหลือในการสอบถามของลูกค้า การสร้างเนื้อหา หรือการจัดการงานเฉพาะ

การระบุเป้าหมายที่ชัดเจนจะกำหนดการตั้งค่าและการกำหนดค่าของตัวแทน

เลือกแพลตฟอร์ม AI

แพลตฟอร์ม AI ที่ดีที่สุด จะขึ้นอยู่กับเป้าหมายและความต้องการของคุณโดยสิ้นเชิง

เลือกแพลตฟอร์มที่ตรงตามความต้องการของคุณโดยพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ตัวเลือกการปรับแต่ง ความสามารถในการรวมเข้าด้วยกัน ความสะดวกในการใช้งาน และการสนับสนุน

แพลตฟอร์มควรจะ:

รองรับกรณีการใช้งานที่คุณต้องการ
เสนอสิ่งที่คุณต้องการ LLMs
เสนอความสามารถในการบูรณาการ

กำหนดค่า LLM

ขึ้นอยู่กับตัวเลือกของแพลตฟอร์ม ให้เลือกแบบที่สร้างไว้ล่วงหน้า LLM หรือปรับแต่งโมเดลสำหรับงานเฉพาะทางหากจำเป็น

แพลตฟอร์มต่างๆ จำนวนมากนำเสนอโมเดลภาษาในตัวที่ได้รับการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าและพร้อมใช้งาน

หากคุณสนใจในการปรับแต่งของคุณ LLM การใช้งาน อ่านบทความของเราเกี่ยวกับ การเลือกตัวเลือก LLM ที่กำหนดเองสำหรับโครงการ AI ของคุณ จากวิศวกรการเติบโตของเรา Patrick Hamelin -

รวมเครื่องมือ

แพลตฟอร์มส่วนใหญ่มี ตัวเลือกการรวมระบบ สำหรับเครื่องมือภายนอก เชื่อมต่อ API ฐานข้อมูล หรือทรัพยากรที่ตัวแทนของคุณจำเป็นต้องเข้าถึง เช่น ข้อมูล CRM หรือข้อมูลแบบเรียลไทม์

ทดสอบและปรับแต่ง

ทดสอบตัวแทนอย่างละเอียดโดยใช้เครื่องมือทดสอบในตัวของแพลตฟอร์ม ปรับพารามิเตอร์ การกำหนดคำกระตุ้น และเวิร์กโฟลว์ตามผลลัพธ์การทดสอบเพื่อให้แน่ใจว่าตัวแทนทำงานได้ดีในสถานการณ์จริง

ปรับใช้และตรวจสอบ

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 ติดต่อทีมขายของเรา เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม