关于LLM代理商的15个最常见的问题

介绍

大型语言模型（LLM）代理是使用LLM作为中央计算引擎的高级AI系统。他们有能力执行特定的动作，做出决策并自动与外部工具或系统进行交互。与标准LLM不同，这使他们能够处理需要复杂推理的复杂任务，而标准LLM则主要集中于基于文本生成的输入。随着对各个行业的LLM代理商的用例越来越兴趣，有关它们的一些问题需要回答。在此博客中，我将介绍常见的LLM代理问题。这包括从基础到组件再到实际应用等问题等等。因此，让我们探讨这些问题。

概述

• 了解LLM代理是什么，以及它们与LLM，RL代理和抹布有何不同。
• 探索一些有趣的用例和LLM代理的示例。
• 了解LLM代理的组件以及一些相关的工具和流行框架。
• 了解有关LLM代理商以及如何处理它们的局限性和道德问题。

15个最常见的问题

Q1）LLMS中有哪些代理？

在“ LLM代理”的背景下，“代理”一词是指在文本生成以外利用LLMS能力的自主AI系统。代理人负责通过了解任务，做出决策并与外部环境进行交互来执行特定任务。其中一些是：

• 任务执行：它们基于给定的说明，例如安排会议或预订飞行票。
• 决策：决策涉及分析数据，以根据可用信息确定最佳的行动方案。
• 任务管理：代理人记住以前的操作，确保他们遵循所有多步说明而不会失去轨道。
• 与外部系统的交互：代理可以与外部工具和功能链接，以更新记录，检索所需信息，执行计算和执行代码。
• 适应性：代理可以通过实时调整其行为来适应更改或新信息。

另请阅读：LLM代理的崛起：用迭代工作流程革新AI

Q2）LLM代理的示例是什么？

考虑一下正在计划假期的约翰。为此，他寻求聊天机器人的帮助。

约翰聊天机器人： “访问埃及的最佳时间是什么？”

聊天机器人配备了通用LLM，可提供广泛的信息。它可以分享埃及的位置，历史和一般景点。

但是，这个关于访问埃及的最佳时间的问题需要有关天气模式，高峰季节以及影响旅游体验的其他因素的特定信息。因此，为了准确回答此类问题，聊天机器人需要专门的信息。这是高级LLM代理商发挥作用的地方。

LLM代理可以思考，理解和记住过去的对话，并使用不同的工具根据情况修改答案。因此，当约翰向基于LLM代理商设计的虚拟旅行聊天机器人提出同样的问题时，这就是它的发展。

约翰到聊天机器人： “我想计划为期7天的埃及旅行。请帮助我选择那七天的最佳时间，找到我的航班，住宿和行程。”

嵌入在LLM聊天机器人中的代理最初处理并了解用户的输入。在这种情况下，用户想计划他到埃及的旅行，包括最佳参观时间，飞行票，住宿和行程。

在下一步中，代理将任务分叉

• 找到访问埃及的最佳时间
• 预订飞行票
• 预订住宿
• 行程计划

在执行这些操作时，代理商搜索旅行数据库以获取合适的旅行时间和完美的七天行程。但是，对于飞行和酒店预订，代理商连接到预订API（例如Skyscanner或Cleartrip进行飞行预订，Booking.com或Trivago进行酒店预订）。

因此，LLM代理结合了此信息以提供整个旅行计划。如果用户确认任何选项，则代理商还将预订航班并确定住宿。此外，如果该计划在最后一分钟发生变化，则代理商会动态调整其搜索并提供新的建议。

Q3）LLM和代理有什么区别？

LLM和代理人之间的差异是：

S.NO	大语言模型（LLM）	代理人
1	LLM是在大型数据集中训练的高级AI模型。	代理是一个可以自主执行用户给出的特定任务的软件实体。
2	处理文本输入作为提示，并使用自然语言处理（NLP）产生类似人类的文本作为输出。	自主理解输入，做出决策并基于与API或数据库（例如APIS或数据库）的交互作用执行最终操作。
3	外部环境或系统不直接参与。	外部系统，工具，数据库和API直接参与。
4	示例：通过GPT-4的摘要生成	示例：虚拟助理代理可以为用户预订航班，发送后续电子邮件等。

Q4）为什么我们需要LLM代理商？

LLM代理将NLP与自主决策和最终执行相结合。当项目需要理解，顺序推理，计划和内存时，LLM代理可能会非常有帮助，因为它们涉及多步任务以处理复杂的文本。他们可以分析大量数据集，以获取见解并帮助做出自主决定。 LLM代理与外部系统进行交互以访问或获取实时信息。这增强了从医疗保健到教育及其他各种应用程序的各种应用程序中的个性化行动。

Q5）LLM代理的实际用例有哪些？

在快速发展的世界中，不同领域中有各种各样的现实用例。其中一些在下面列出：

• 阿里巴巴使用LLM代理来增强其客户服务。LLM代理帮助客户支持系统直接处理请求而不是指导。这简化了整个过程并提高了客户满意度。
• 基于AI的法律与合规组织Brytr开发了一个名为“电子邮件代理”的AI代理。该AI代理能够直接在MS Outlook或Gmail中收到来自商业团队的电子邮件。
• 的确，一个寻求工作的平台使用LLM代理商获取有关求职者数据根据其经验和教育而适合求职者数据的全面列表。
• 科技公司Oracle使用LLM代理商进行法律搜索，收入情报，工作招聘和呼叫中心优化。这将节省时间来检索和分析复杂数据库的信息。
• Duolingo是电子学习平台，还使用LLM代理来增强学习者的学习经验。
• 汽车公司特斯拉正在其自动驾驶汽车中实施LLM代理商。这些代理有助于新组织技术的研发。

另请阅读：LLM代理商的10个业务应用

Q6）哪些流行的框架和构建LLM代理的工具是什么？

开发人员使用LLM代理框架作为一组工具，库和准则，通过大型语言模型（LLM）创建，部署和管理AI代理。一些流行的框架是：

1. Langgraph
   我们知道，“图”是以结构化方式的数据表示。 Langgraph框架将LLM与基于图形的结构化表示。这有助于模型理解，分析和生成相关的输出。该框架减少了人类为构建信息流以开发复杂代理体系结构的努力。
2. CREWAI
   “船员”一词是指一群共同努力的人。 Crewai Framework专门针对LLM代理与其他多个LLM代理合作，每个代理都有其独特的功能。所有这些代理商都集体致力于一个共同的目标。
3. 自动基因
   “ Autogen”与“自动”一词有关。 Autogen促进了各种代理之间的平稳对话。它使创建可感知的代理并拥有各种方便的代理类以开发代理框架非常容易。

了解更多：2024年建立AI代理的前5个框架

Q7）LLM代理的组件是什么？

一个简单的LLM代理由8个组件组成，如下图所示：

• 用户提示：以文本形式提供给LLM的说明以生成响应。产生的输出取决于提示的质量。
• 大型语言模型： LLM是LLM代理的核心计算引擎，该发动机在大型数据集上进行了训练。这些模型根据培训的数据处理并理解语言。
• 计划：解决复杂的任务是必要的思想流。该模型必须在现有和外部来源之间进行选择才能生成输出。
• LLM的现有知识：这是指对LLM进行培训的大量数据集，例如网络来源，博客，研究论文，Wikipedia等。
• 工具：这些系统旨在与外部系统或环境进行交互，以执行数据库调用，API调用等任务。
• 呼叫工具：使用所需工具提取相关信息的行为。
• 外部信息：通过外部环境访问的数据，例如网页，数据库，API等。
• 输出：基于现有知识和外部知识的现有知识或组合产生的最终响应。

Q8）RL代理和LLM代理有什么区别？

增强学习（RL）代理和LLM代理之间的差异为：

S.NO	RL代理	LLM代理
1	RL代理通过以奖励或罚款的形式不断接收反馈来与外部环境进行互动，以从过去的结果中学习。随着时间的流逝，此反馈循环会增强决策。	LLM代理通过基于文本的提示而不是反馈与外部环境进行交互。
2	深Q-NETWORKS（DQNS）或双重Q-Networks（DRRNS）计算Q值以识别适当的动作。	LLM代理通过培训数据和提示选择最佳的动作。
3	RL代理用于决策任务，例如机器人技术，模拟等。	LLM代理用于理解和生成类似人类的文本，以提供虚拟帮助，客户支持等。

Q9）抹布和LLM代理之间有什么区别？

抹布和LLM代理之间的差异是

S.NO	检索增强发电（RAG）	LLM代理
1	RAG通常涉及两个两步过程。步骤1：从外部来源检索相关信息。步骤2：使用LLM生成响应。	LLM代理商依靠基于及时的输入和推理来确定最佳动作，这可能涉及多个步骤
2	不要保留长期记忆。每个查询都是独立处理的。	LLM代理保持长期和短期内存。
3	除了文本生成之外，不要执行任何动作。	具有基于输出的能力，例如发送电子邮件，预订飞行票等。

Q10）LLM代理如何处理模棱两可的输入？

LLM代理依靠提示作为输入，最终输出取决于提示的质量。如果输入模棱两可或不清楚，LLM代理需要清晰。 LLM代理可以产生一些特定的后续问题，以提高清晰度。

示例：如果用户提示代理“发送电子邮件”，则代理会回答“您可以提及电子邮件ID吗？”之类的问题。

Q11）可以针对特定行业或任务定制LLM代理商吗？

是的，可以根据行业或任务定制LLM代理商。创建自定义的LLM代理有不同的方法，例如：

• 对特定域数据进行微调
• 合并特定域的API和数据库
• 自定义提示

Q12）围绕LLM代理商的道德问题是什么？

训练和使用LLM代理时，有许多道德问题。其中一些是：

• LLM代理在大规模数据集上进行了培训，这些数据集可能包括偏见。结果，他们有时可能会发出歧视性产出。他们也可能产生令人反感的内容。
• LLM代理可能会产生准确和幻觉的响应。因此，所有LLM生成的响应都必须进行交叉检查。
• AI模型容易受到越狱和迅速注射的影响。它们可用于绕过安全措施的有害或非法目的。
• LLM代理在不同时间或不同用户提供了同一查询的不同答案。这引起了解释性问题。

但是，国家标准技术研究所（NIST）已经解决了这些问题，并提出了标准指南，AI开发人员在部署任何新模型时都应合并。

了解更多信息：如何在生成AI时代建立负责任的AI？

Q13）当前LLM代理的局限性是什么？

LLM代理非常有用，但仍然面临一些挑战。其中一些是：

• 有限的长期记忆： LLM代理商难以记住过去对话中的每个细节。它可以一次跟踪有限的信息。这可能会丢失一些关键信息。矢量店技术对于存储更多信息很有用，但是问题仍然无法完全解决。
• 输入是迅速依赖的： LLM代理依赖于输入的提示。提示中的一个小错误可能会导致完全不同的输出，因此需要一个精制，结构化和清晰的提示。
• 容易改变外部工具的变化： LLM代理取决于外部工具和来源，并且其中的变化可能会破坏最终输出。
• 产生不一致的输出：即使提示中有很小的变化，它们也可能产生不同的输出。这有时会导致不可靠的输出，这是执行任务的错误。
• 成本和效率： LLM代理商可能非常密集，以最终解决方案呼吁LLM多次提出LLM。

Q14）LLM代理如何处理持续学习和更新？

变化是永久的。可以使用填充，结合人类反馈和自我反射的跟踪性能来定期适应这些更改的方式设置代理。

Q15）LLM代理如何确保数据隐私和安全性？

AI生成的内容可能包含关键或敏感信息。确保隐私和安全是LLM代理模型的关键步骤。因此，对许多模型进行了培训以实时检测违反隐私规范，例如共享个人身份信息（PII），例如地址，电话号码等。

结论

在本文中，我们介绍了一些有关LLM代理商的最常见问题。 LLM代理是处理复杂任务的有效工具。他们使用LLM作为大脑，并拥有其他七个主要组件：用户提示，计划，LLM的现有知识，工具，呼叫工具和输出。最后，整合所有这些组件可以提高代理解决现实世界问题的能力。但是，仍然存在一些局限性，例如有限的长期记忆和实时适应。解决这些限制将解锁LLM代理模型的全部潜力。

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以上是关于LLM代理商的15个最常见的问题的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！