- Agen LLM menggabungkan pemahaman bahasa, memori, penggunaan alat, dan perancangan untuk melaksanakan tugasan kompleks secara autonomi melebihi sekadar perbualan biasa.
- Penambahbaikan agen LLM melibatkan teknik seperti RAG, penalaan halus, n-shot prompting, dan kejuruteraan prompt lanjutan untuk ketepatan dan kebolehpercayaan yang lebih baik.
- Membina agen LLM memerlukan objektif yang jelas, platform yang sesuai, konfigurasi model, integrasi, ujian, dan pemantauan berterusan.
- Walaupun berkuasa, agen LLM mempunyai batasan seperti halusinasi, risiko privasi, dan kekangan konteks, jadi reka bentuk dan pengawasan yang teliti tetap penting.
Anda mungkin sudah biasa dengan topik paling hangat tahun ini: agen AI.
Kebanyakan agen AI ini ialah agen LLM. Kenapa?
"Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, agen autonomi telah berubah," jelas CEO Botpress, Sylvain Perron. "Model asasnya telah bertambah baik. LLM telah membuka lapisan penaakulan dan abstraksi baharu."
Dengan keupayaan LLM, agen AI boleh dibina untuk menyelesaikan apa jua tugasan berasaskan bahasa atau penaakulan.
Dan berkat kebolehan bahasa dan analitik mereka, mereka perlahan-lahan mengambil alih tempat kerja profesional, dengan lebih 80% syarikat merancang untuk menggunakan agen AI dalam beberapa tahun akan datang.
Walaupun kategori luas agen AI merangkumi aplikasi bukan linguistik (sistem cadangan kandungan, pengecaman imej, kawalan robotik, dsb.), agen LLM biasanya ialah perisian AI perbualan.
Apa itu agen LLM?
Agen LLM ialah alat berkuasa AI yang menggunakan model bahasa besar untuk mentafsir bahasa, berinteraksi, dan melaksanakan tugasan.
Agen ini dibina atas algoritma kompleks yang dilatih dengan sejumlah besar data teks, membolehkan mereka memahami dan menghasilkan bahasa dengan cara yang menyerupai komunikasi manusia.
Agen LLM boleh diintegrasikan ke dalam agen AI, chatbot AI, pembantu maya, perisian penjanaan kandungan, dan alat terapan lain.
Bagaimana agen LLM berfungsi?
Agen LLM menggabungkan kuasa LLM dengan pengambilan, penaakulan, memori, dan penggunaan alat untuk menyelesaikan tugasan secara autonomi. Mari kita lihat setiap komponen ini.
Gabungan keupayaan ini membolehkan agen LLM melaksanakan aliran kerja kompleks berbilang langkah secara autonomi sepenuhnya.
Contohnya:
- Seorang agen jualan B2B mengambil data CRM tentang prospek, menganalisis perkembangan urus niaga, mengingati interaksi lalu dengan prospek untuk memperibadikan susulan, dan menggunakan API emel dan kalendar untuk menghantar dan menjadualkan.
- Seorang agen IT mengambil log sistem untuk mendiagnosis ralat, menganalisis langkah penyelesaian masalah untuk strategi terbaik, mengingati apa yang berkesan sebelum ini, dan melaksanakan skrip untuk memulakan semula perkhidmatan atau mencipta tiket.
Apakah 4 ciri utama agen LLM?
Terdapat empat ciri utama bagi agen LLM:
1. Model Bahasa
Model bahasa sering dianggap sebagai "otak" agen LLM. Kualiti dan skalanya secara langsung mempengaruhi prestasi agen LLM.
Ia adalah algoritma canggih yang dilatih dengan set data teks yang sangat besar, membolehkannya memahami konteks, mengenal pasti corak, dan menghasilkan respons yang koheren serta relevan.
- Mengenal pasti dan mempelajari corak bahasa
- Memperoleh tahap kesedaran konteks (hasil daripada data latihan yang luas)
- Menyesuaikan diri merentasi pelbagai domain dan mengendalikan pelbagai topik
Model bahasa menentukan kedalaman, ketepatan, dan kerelevanan respons, yang menjadi asas keupayaan bahasa agen.
2. Memori
Memori merujuk kepada keupayaan untuk mengekalkan maklumat daripada interaksi lalu, seperti fakta, keutamaan pengguna atau topik merentasi sesi.
Ini meningkatkan pemahaman konteks agen dan menjadikan perbualan lebih berterusan serta relevan.
Dalam sesetengah tetapan, memori membolehkan agen mengekalkan maklumat dari masa ke masa. Ini menyokong interaksi jangka panjang di mana agen "belajar" daripada tingkah laku atau keutamaan pengguna yang berulang – walaupun ini sering dikawal demi privasi dan kerelevanan.
3. Penggunaan Alat
Penggunaan alat membolehkan agen LLM bertindak, bukan sekadar berbual.
Agen LLM boleh diintegrasikan dengan aplikasi luaran, pangkalan data, atau API untuk melaksanakan fungsi tertentu.
Ini bermakna mereka boleh mendapatkan maklumat masa nyata, melaksanakan tindakan luaran, atau mengakses pangkalan data khusus, membolehkannya memberi maklumat terkini. Ini termasuk:
- Memanggil API
- Mengambil data langsung, seperti kemas kini cuaca atau harga saham
- Menjadualkan mesyuarat atau janji temu
- Menyoal pangkalan data, seperti katalog produk atau dokumen polisi HR
Penggunaan alat membolehkan agen LLM bergerak daripada sistem berasaskan pengetahuan pasif kepada peserta aktif yang mampu berinteraksi dengan sistem lain.
4. Perancangan
Perancangan ialah keupayaan agen LLM untuk memecahkan tugasan kompleks kepada beberapa langkah yang boleh diurus.
Agen LLM boleh merancang dengan atau tanpa maklum balas. Apa bezanya?
- Perancangan tanpa maklum balas bermaksud agen LLM akan mencipta pelan berdasarkan pemahaman awalnya. Ia lebih pantas dan mudah, tetapi kurang boleh menyesuaikan diri.
- Perancangan dengan maklum balas membolehkan agen LLM sentiasa memperhalusi pelan, mengambil input daripada persekitaran. Ia lebih kompleks, tetapi jauh lebih fleksibel dan meningkatkan prestasi dari masa ke masa.
Dengan perancangan, agen LLM boleh mencipta aliran logik yang bergerak secara progresif ke arah penyelesaian, menjadikannya lebih berkesan dalam mengendalikan permintaan kompleks.
Apakah 4 jenis agen LLM?
.webp)
1. Agen Perbualan (cth. sokongan pelanggan & penjanaan prospek)
Agen jenis ini berinteraksi secara semula jadi dengan pengguna – mereka sering memberi maklumat, menjawab soalan, dan membantu dengan pelbagai tugasan.
Agen ini bergantung pada LLM untuk memahami dan menghasilkan respons seperti manusia.
Contoh: Agen sokongan pelanggan dan chatbot kesihatan
2. Agen Berorientasikan Tugasan (cth. pembantu AI & aliran kerja AI)
Fokus pada melaksanakan tugasan tertentu atau mencapai objektif yang telah ditetapkan, agen ini berinteraksi dengan pengguna untuk memahami keperluan mereka dan kemudian melaksanakan tindakan untuk memenuhinya.
Contoh: Pembantu AI dan bot HR
3. Agen Kreatif (cth. alat penjanaan kandungan)
Mampu menghasilkan kandungan asli dan kreatif seperti karya seni, muzik, atau penulisan, agen ini menggunakan LLM untuk memahami keutamaan manusia dan gaya artistik, membolehkan mereka menghasilkan kandungan yang sesuai dengan audiens.
Contoh: Alat penjanaan kandungan dan alat penjanaan imej (seperti Dall-E)
4. Agen Kolaboratif (cth. agen AI perusahaan)
Agen ini bekerjasama dengan manusia untuk mencapai matlamat atau tugasan bersama, memudahkan komunikasi, koordinasi, dan kerjasama antara ahli pasukan atau antara manusia dan mesin.
LLM boleh menyokong agen kolaboratif dengan membantu membuat keputusan, menjana laporan, atau memberi pandangan.
Contoh: Kebanyakan agen AI perusahaan dan chatbot pengurusan projek
Bagaimana perusahaan menggunakan agen LLM?
Perusahaan mendapat manfaat daripada agen LLM dalam bidang yang melibatkan pemprosesan dan respons terhadap bahasa semula jadi, seperti menjawab soalan, memberi panduan, mengautomasikan aliran kerja, dan menganalisis teks.
Perusahaan sering menggunakan agen LLM untuk pemasaran, analisis data, pematuhan, bantuan undang-undang, sokongan kesihatan, tugasan kewangan, dan pendidikan.
Berikut ialah 3 kegunaan paling popular agen LLM:
Sokongan Pelanggan
Menurut satu kajian ke atas 167 syarikat oleh pakar automasi Pascal Bornet, khidmat pelanggan ialah kegunaan paling popular untuk penggunaan agen LLM.
Agen LLM digunakan secara meluas dalam sokongan pelanggan untuk menangani soalan lazim, menyelesaikan masalah, dan memberi bantuan 24/7.
Agen ini boleh berinteraksi dengan pelanggan secara masa nyata, menawarkan bantuan segera atau menaikkan pertanyaan kompleks kepada agen manusia.
Lihat juga: Apa itu chatbot khidmat pelanggan?
Jualan dan Penjanaan Prospek
Dalam jualan, agen LLM digunakan untuk penjanaan prospek AI — mereka juga boleh menilai prospek dengan berinteraksi dengan pelanggan berpotensi, menilai keperluan, dan mengumpul maklumat penting.
Mereka juga boleh mengautomasikan interaksi susulan, menghantar cadangan atau maklumat produk yang diperibadikan berdasarkan minat pelanggan.
Lihat juga: Cara menggunakan AI untuk Jualan
Sokongan Dalaman: HR dan IT
Untuk sokongan dalaman, agen LLM memudahkan proses HR dan IT dengan mengendalikan pertanyaan biasa daripada pekerja.
Malah, kajian Bornet mendapati bahawa agen LLM dalam operasi dalaman adalah paling menjimatkan kos, menjimatkan 30-90% masa yang sebelum ini diambil untuk melaksanakan tugasan dalaman.
Dalam HR, mereka menjawab soalan tentang faedah, polisi cuti, dan gaji, manakala dalam IT, mereka membantu menyelesaikan masalah teknikal asas atau mengautomasikan tugasan rutin seperti penyediaan akaun.
Ini membolehkan pasukan HR dan IT memberi tumpuan kepada tanggungjawab yang lebih kompleks, bukan kerja berulang.
Lihat juga: Agen AI terbaik untuk HR
Cara Meningkatkan Respons Agen LLM
Jika anda menyesuaikan LLM untuk projek AI, anda mungkin mahu mengubah respons standard yang diberikan oleh model awam. (Anda tak mahu chatbot anda mencadangkan pesaing, kan?) Anda juga mungkin mahu ia menggunakan logik perniagaan tersuai, supaya ia berfungsi lebih seperti pekerja terlatih berbanding penjanaan bahasa rawak.
Terdapat empat konsep umum untuk meningkatkan kualiti respons LLM:
- RAG
- Penalaan halus
- Prompting n-shot
- Kejuruteraan prompt
1. Penghasilan berasaskan pengambilan
RAG ialah nama canggih untuk perkara mudah yang kita semua pernah lakukan di ChatGPT: menampal teks ke dalam ChatGPT dan bertanya soalan mengenainya.
Contoh biasa ialah bertanya sama ada sesuatu produk ada stok di laman e-dagang, dan chatbot mencari maklumat dalam katalog produk (bukan di internet secara umum).
Dari segi kelajuan pembangunan dan mendapatkan maklumat masa nyata, RAG sangat penting.
Ia biasanya tidak mempengaruhi model yang anda pilih, namun tiada halangan untuk anda mencipta endpoint API LLM yang membuat pertanyaan maklumat dan jawapan, dan menggunakan endpoint ini seolah-olah ia LLM tersendiri.
Menggunakan RAG untuk chatbot berasaskan pengetahuan selalunya lebih mudah diselenggara, kerana anda tidak perlu menala model dan mengemaskininya – yang juga boleh mengurangkan kos.
2. Penalaan halus
Penalaan halus melibatkan pemberian contoh kepada model supaya ia belajar melakukan sesuatu tugas dengan baik. Jika anda mahu ia mahir bercakap tentang produk anda, anda boleh berikan pelbagai contoh panggilan jualan terbaik syarikat anda.
Jika model tersebut sumber terbuka, tanya diri anda sama ada pasukan anda mempunyai keupayaan kejuruteraan yang mencukupi untuk menala model.
Jika model tersebut sumber tertutup dan disediakan sebagai perkhidmatan – GPT-4 atau Claude – biasanya jurutera anda boleh menala model khusus menggunakan API. Harganya biasanya meningkat dengan ketara melalui kaedah ini, tetapi penyelenggaraan sangat minimum atau tiada.
Tetapi untuk banyak kes penggunaan, penalaan halus bukanlah langkah pertama untuk mengoptimumkan model anda.
Kes yang baik untuk penalaan halus ialah membina bot pengetahuan untuk maklumat statik. Dengan memberikan contoh soalan dan jawapan, ia sepatutnya boleh menjawabnya pada masa hadapan tanpa perlu mencari jawapan. Namun, ini tidak praktikal untuk maklumat masa nyata.
3. Pembelajaran n-shot
Cara paling pantas untuk mula meningkatkan kualiti respons ialah dengan memberikan contoh dalam satu panggilan API LLM.
Zero-shot – tidak memberikan sebarang contoh tentang apa yang anda cari dalam jawapan – adalah cara kebanyakan kita menggunakan ChatGPT. Menambah satu contoh (atau one-shot) biasanya sudah cukup untuk melihat peningkatan ketara dalam kualiti respons.
Lebih daripada satu contoh dianggap n-shot. N-shot tidak mengubah model, tidak seperti penalaan halus. Anda hanya memberikan contoh sebelum meminta respons, setiap kali anda bertanya soalan.
Tetapi strategi ini tidak boleh digunakan secara berlebihan: model LLM mempunyai saiz konteks maksimum, dan harga dikira mengikut saiz mesej. Penalaan halus boleh menghapuskan keperluan contoh n-shot, tetapi memerlukan masa untuk dilakukan dengan betul.
4. Teknik kejuruteraan prompt
Terdapat teknik kejuruteraan prompt lain, seperti chain-of-thought, yang memaksa model berfikir secara terbuka sebelum memberikan jawapan.
Terdapat juga rantai prompt, yang menggalakkan model memecahkan tugasan kompleks kepada langkah lebih kecil dengan menjalankan beberapa prompt secara berturutan.
Strategi ini boleh meningkatkan kualiti dan kebolehpercayaan respons dengan ketara — terutamanya untuk tugasan yang memerlukan penaakulan — tetapi selalunya menyebabkan respons lebih panjang, penggunaan token lebih tinggi, dan prestasi lebih perlahan.
Ini meningkatkan kualiti respons, tetapi dengan mengorbankan panjang respons, kos dan kelajuan.
Cara Membina Agen LLM dalam 6 Langkah
1. Tetapkan Objektif
Langkah pertama dalam membina agen AI atau chatbot ialah memastikan dengan jelas apa yang anda mahu ia capai.
Jelaskan apa yang anda mahu agen LLM capai, sama ada membantu pertanyaan pelanggan, menjana kandungan, atau mengendalikan tugasan tertentu.
Penetapan matlamat yang jelas akan membentuk tetapan dan konfigurasi agen.
2. Pilih Platform AI
Platform AI terbaik bergantung sepenuhnya pada matlamat dan keperluan anda.
Pilih platform yang selari dengan keperluan anda, mengambil kira faktor seperti pilihan penyesuaian, keupayaan integrasi, kemudahan penggunaan, dan sokongan.
Platform tersebut harus:
- Sokong kes penggunaan yang anda inginkan
- Tawarkan LLM pilihan anda
- Tawarkan keupayaan integrasi
3. Konfigurasikan LLM
Berdasarkan pilihan platform, sama ada pilih LLM sedia ada atau lakukan penalaan halus untuk tugasan khusus jika perlu.
Banyak platform menawarkan model bahasa terbina dalam yang telah dilatih dan sedia digunakan.
Jika anda berminat menyesuaikan penggunaan LLM, baca artikel kami tentang memilih pilihan LLM tersuai untuk projek AI anda oleh jurutera pertumbuhan kami, Patrick Hamelin.
4. Integrasi Alat
Kebanyakan platform menyediakan pilihan integrasi untuk alat luaran. Sambungkan mana-mana API, pangkalan data, atau sumber yang diperlukan oleh ejen anda, seperti data CRM atau maklumat masa nyata.
5. Uji dan Perbaiki
Uji agen secara menyeluruh menggunakan alat ujian terbina dalam platform. Laraskan parameter, frasa arahan, dan aliran kerja berdasarkan hasil ujian untuk memastikan agen berfungsi baik dalam situasi sebenar.
6. Laksana dan Pantau
Gunakan alat pemantauan platform untuk menjejak interaksi dan prestasi ejen selepas pelaksanaan.
Kumpul maklumat dan perhalusi tetapan mengikut keperluan, manfaatkan sebarang mekanisme maklum balas yang disediakan oleh platform.
Laksanakan ejen LLM tersuai
Ejen LLM kini semakin banyak digunakan oleh perusahaan – dalam perkhidmatan pelanggan, operasi dalaman, dan e-dagang. Syarikat yang lambat untuk menerima pakai akan merasai akibat kerana terlepas gelombang AI.
Botpress ialah platform ejen AI yang sangat boleh dikembangkan, dibina untuk perusahaan. Teknologi kami membolehkan pembangun membina ejen LLM dengan sebarang keupayaan yang anda perlukan.
Suite keselamatan kami yang dipertingkatkan memastikan data pelanggan sentiasa dilindungi dan sepenuhnya dikawal oleh pasukan pembangunan anda.
Mula bina hari ini. Percuma.
Atau hubungi pasukan kami untuk maklumat lanjut.
Soalan Lazim
1. Apakah perbezaan antara ejen LLM dan chatbot?
Chatbot biasanya mengikut skrip atau aliran yang ditetapkan, manakala ejen LLM lebih fleksibel. Ejen LLM menggunakan model bahasa besar untuk membuat penalaran, mendapatkan maklumat, menggunakan alat, dan membuat keputusan.
2. Bolehkah ejen LLM berfungsi tanpa sambungan internet?
Ejen LLM boleh berfungsi sebahagiannya tanpa internet, jika semua yang diperlukan (seperti model bahasa dan data) dijalankan secara setempat. Namun, kebanyakannya bergantung pada perkhidmatan berasaskan awan untuk data masa nyata, API luaran, atau pengetahuan terkini.
3. Adakah ejen LLM sentiasa memerlukan backend model bahasa?
Ya, itu memang bahan utama. "LLM" dalam ejen LLM bermaksud model bahasa besar. Tanpanya, ejen kehilangan keupayaan untuk memahami atau menjana bahasa semula jadi.
4. Apakah had utama atau risiko menggunakan ejen LLM hari ini?
Mereka boleh menghasilkan maklumat yang salah, terperangkap dengan arahan yang tidak jelas, atau membocorkan maklumat sensitif jika tidak dilindungi dengan baik. Selain itu, kepintaran mereka bergantung pada data dan reka bentuk di belakangnya.
5. Industri manakah yang paling pantas menerima pakai ejen LLM?
Perkhidmatan pelanggan, sokongan IT, penjagaan kesihatan, dan jualan antara yang paling cepat menggunakannya. Ringkasnya, mana-mana bidang yang mempunyai banyak kerja berasaskan bahasa yang berulang dan boleh diautomasi.
.webp)
