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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


一文彻底搞懂大模型 - Agent(智能体)
发布日期:2024-08-14 22:22:17 浏览次数: 2709 来源:架构师带你玩转AI


电影《钢铁侠》中的智能助手J.A.R.V.I.S.(Just A Rather Very Intelligent System,即“只是一个相当聪明的系统”)为我们描绘了一个未来AI Agent的雏形。
J.A.R.V.I.S.,作为托尼·斯塔克(钢铁侠)的得力助手,不仅拥有强大的数据处理能力,还能精准理解并执行主人的指令,甚至能在关键时刻提供关键建议。

从这位虚拟助手的身影出发,基于LLM的AI Agent,它们正逐步从银幕走进现实,成为我们生活与工作中不可或缺的一部分。

一、LLM Agent

什么是LLM Agent?大模型Agent是一种构建于大型语言模型(LLM)之上的智能体,它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。
Agent是能够模拟独立思考过程,灵活调用各类工具,逐步达成预设目标。在技术架构上,Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构,旨在通过感知、思考与行动的紧密结合,完成复杂任务。
LLM Agent

大模型Agent由规划、记忆、工具与行动四大关键部分组成,分别负责任务拆解与策略评估、信息存储与回忆、环境感知与决策辅助、以及将思维转化为实际行动。

LLM Agent
  1. 规划(Planning)

  • 定义:规划是Agent的思维模型,负责拆解复杂任务为可执行的子任务,并评估执行策略。

  • 实现方式:通过大模型提示工程(如ReAct、CoT推理模式)实现,使Agent能够精准拆解任务,分步解决。

  • 记忆(Memory)

    • 定义:记忆即信息存储与回忆,包括短期记忆和长期记忆。

    • 实现方式:短期记忆用于存储会话上下文,支持多轮对话;长期记忆则存储用户特征、业务数据等,通常通过向量数据库等技术实现快速存取。

  • 工具(Tools)

    • 定义:工具是Agent感知环境、执行决策的辅助手段,如API调用、插件扩展等。

    • 实现方式:通过接入外部工具(如API、插件)扩展Agent的能力,如ChatPDF解析文档、Midjourney文生图等。

  • 行动(Action)

    • 定义:行动是Agent将规划与记忆转化为具体输出的过程,包括与外部环境的互动或工具调用。

    • 实现方式:Agent根据规划与记忆执行具体行动,如智能客服回复、查询天气预报、AI机器人抓起物体等。

    LLM Agent

    二、LLM Agent + RAG

    什么是LLM Agent + RAGRAG技术为LLM Agent提供了额外的知识来源。传统的LLM虽然能够从大规模文本数据中学习到丰富的语言知识和模式,但它们在处理特定领域或需要专业知识的问题时可能表现不足。

    通过引入RAG,LLM Agent能够在需要时查询外部知识库,如专业数据库、学术论文、行业报告等,从而增强其知识广度和深度。

    如何实现财报分析Agent?通过集成大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)技术、自动化数据处理与分析工具,以及定制化的任务规划与执行流程,构建一个能够自动收集财报数据、进行深度分析并生成报告的智能代理系统。

    财报分析Agent

    财报分析Agent,自动化完成数据收集、分析与报告生成,具体步骤包括需求分析、架构设计、Prompt设计、数据获取、RAG检索、LLM处理、报告生成等。
    1. 需求分析

    • 明确财报分析Agent的目标和功能需求,包括支持的财报类型、分析维度、报告格式等。

    • 确定用户群体及其需求,例如财务人员、管理层、投资者等。

  • 架构设计

    • 设计Agent的整体架构,包括Prompt设计模块、数据获取模块、RAG检索模块、LLM应用模块、报告生成模块等。

    • 确定各模块之间的接口和交互方式,确保数据流和控制流的顺畅。

  • Prompt设计模块:

    • 设计合理的Prompt模板,以引导LLM模型更好地理解用户问题和意图。

    • 通过不断优化Prompt设计,提高Agent的回答质量和用户体验。

  • 数据获取模块

    • 开发数据获取脚本或接口,负责自动从指定的网站(如证券交易所、公司官网、财经新闻网站等)抓取财报数据和其他相关信息。

    • 对收集到的数据进行清洗、格式化、去重等预处理工作,确保数据质量。

  • RAG检索模块

    • 整理历史财报分析报告、行业报告、会计准则等资料,构建财报知识库。

    • 使用RAG技术对知识库进行索引和优化,允许Agent在回答财报分析问题时,能够从其知识库中检索相关的文档和片段。

  • LLM处理模块

    • 将LLM模型与RAG技术集成,配置模型参数和检索策略。

    • 利用LLM模型的强大语言理解和生成能力,对经过RAG检索增强的问题进行理解和回答。

  • 报告生成模块

    • 设计报告模板和格式化规则,确保生成的报告符合用户需求和规范。

    • 使用自然语言处理技术对报告初稿进行润色、校对和优化,提高报告的可读性和准确性。

    • 集成图表、表格等可视化工具,增强报告的数据呈现效果


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