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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


大模型净胡说? 该给你的AI助理配上数据库和API,稳如“职场老狗”。
发布日期:2024-05-11 07:43:30 浏览次数: 1801 来源:KunZHANG


假设咱是个博主,销售洗面奶,希望用药妆助理(机器人)和潜在用户对话,咨询皮肤问题,吸引ta点击链接进来获取试用装。


用户心想最近痘痘越来越严重,问问看这家都卖什么产品,省的浪费时间。

药妆助理(机器人)回复:

(o(╥﹏╥)o事与愿违o(╥﹏╥)o

先不说对不对,这一上来直接说产品,那还怎么做生意。



假设咱们公司为网吧提供在线老电影播放,希望用机器人和潜在用户对话,吸引ta停留观看。按照用户停留时间,公司获取网吧续约合同。

用户饿了,想着吃碗泡面+火腿肠,正好消消食,可是忘记片名了,就按照剧情问问,有啥外星人攻打地球的片子吧,最好新一点的,科技场景能够刺激一些。

然而...库里边...没有《地球停转之日》。

(o(╥﹏╥)o事与愿违o(╥﹏╥)o) AGAIN


没的片子,你这个机器人聊啥呢,用户要看结果得不到,这不就直接离开了。


既然是做生意,知识丰富,能侃大山的助理固然好,不能从公司现状出发,还不如不用。

业界解决这个问题的方式当前主要通过grounding。这个词着实挺“落地”。


我拿Neo4j图数据库的样本数据(老电影库)来举例子。

咱们公司把老电影的数据,经过整理(数据治理)都写入数据库了,做成了“知识图谱”,可以根据“片名”,“种类”,“演员”,“导演”,“imdb评分”、“海报”等关键词搜索、排序、展示电影。

AI助理要能够使用数据库推荐电影。最低要求:1)库里能播放的;2)和用户需求关联性高;3)和用户对话合规合法。

我们给AI助理上一个打工三件套。

首先通过调整AI助手,来确保沟通内容合法合规。

第二,访问互联网资源,提供官方预告片。这里我就简单的访问油管。


第三,片源查询工具是核心,业务目的是“需求”与“片源”的匹配。关键词搜索不再是第一选项。

业界当前主张混合搜索,“嵌入”(语意查询)+关键词查询。这里我简单就只做嵌入的相似性检索。

实际我们还需要给大模型AI助理一个思维框架,增强ta的“为人处世”。

我在这个Demo里给大模型加上了ReAct (Reason + Act)思维框架。就是先思考,再行动,而不是手里拿着工具(榔头),到处敲。

还有包括思维链(CoT)等框架。大家有兴趣的可以去读一下资料。(REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS)


那如果用户就是在对话中抬杠呢?假设用户就是想要地球停转之日》,那咱们助理经过思考之后,可不能去搜索互联网。


大模型AI助理打工三件套。

- 数据库:让AI说“实”话。

- 对话:让AI有“网感”。

- 第三方库:该“蹭”的资源要“蹭”。



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