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Agent知识库:功能、原理浅析
发布日期:2024-05-18 20:47:17 浏览次数: 2136 来源:AI奋进者


随着LLM不断发展,基于LLM的Agent今年来十分火热。Agent知识库不仅可以存储大量的信息,还包含了丰富的规则、算法和模型,是Agent实现智能化决策和行动的关键。本文将介绍Agent知识库的功能、原理以及相关落地应用。 

概览

能力

1.Knowledge

领域学科知识、企业知识、经验知识、特定场景的内容知识、推理规则、学习算法等,涵盖事实、规则、算法等方面。

2.Memory

我们经常提到的“记忆”模块也可以归为知识库的内容。

期记忆:与用户沟通的临时性信息,会话上下文信息、临时变量等信息作为短期记忆,用于理解用户意图并准确回答。

长期记忆:数据库、LLM参数、数据图谱等形态通过存储与处理历史数据,实现个性化服务与智能推荐。

短期记忆的内容,可以抽象总结沉淀作为长期记忆的内容,以便于提升模型的智能与个性化服务能力。

使用

知识库的使用包括数据处理、检索与召回、辅助内容生成三部分。后续写篇介绍RAG的文章再重点讲。

应用

  1. 智能客服系统

    场景描述:智能客服系统利用Agent知识库提供24小时不间断的客户服务。

    详细说明:当客户提出问题或请求时,智能客服Agent会首先分析客户的问题,并从知识库中检索相关的答案或解决方案。知识库可能包含常见问题解答(FAQ)、产品手册、服务指南等内容。Agent能够快速定位并提供准确的回复,提高客户满意度和客服效率。

  2. 智能旅游助手

    场景描述:智能旅游助手Agent通过知识库为用户提供旅行规划、景点推荐、交通指南等服务。

    详细说明:知识库包含了全球各地的旅游景点信息、当地文化特色、交通线路、酒店住宿等内容。当用户提出查询或请求时,Agent会从知识库中检索相关信息,并结合用户的偏好和需求进行推荐。此外,Agent还可以根据用户的历史旅行记录,为用户提供更加个性化的旅行建议。

  3. 智能医疗助手

    场景描述:智能医疗助手Agent协助医生进行疾病诊断、治疗方案推荐等工作。

    详细说明:知识库存储了大量的医学知识、病例数据、治疗方案等内容。当医生遇到疑难病例时,Agent可以从知识库中检索相关的医学知识和类似病例的治疗方案,为医生提供参考。此外,Agent还可以根据患者的病史、症状等信息,协助医生进行初步的疾病诊断和治疗方案推荐。

Memory应用举例

长期记忆与短期记忆部分不太好理解,我们举具体应用实例了解一下:

应用名称:智能旅游助手Agent

背景

开发一个智能旅游助手Agent,帮助用户规划旅行行程、提供景点推荐、预订机票酒店等服务。

长期记忆

  • 数据库:存储用户的历史旅行记录、偏好设置、常用联系人等信息。这些信息是Agent的长期记忆,用于分析用户的旅行习惯和偏好,以提供更加个性化的服务。

  • 知识库:包含世界各地的旅游景点、文化特色、当地美食等结构化信息。这些知识是Agent的长期记忆,用于回答用户关于旅行的问题和提供推荐。

  • MLM:通过训练机器学习模型(如推荐算法),Agent可以学习到用户的兴趣点和偏好,并将这些知识作为长期记忆存储在模型的参数中。例如,根据用户的历史旅行记录和搜索行为,Agent可以预测用户可能感兴趣的景点和活动,并主动推荐给用户。

短期记忆

  • 会话上下文:在与用户进行交互时,Agent需要存储当前的会话上下文信息,如用户的提问、上一步的响应等。这些信息是Agent的短期记忆,用于理解用户的意图并生成准确的回答。例如,当用户询问某个景点的开放时间时,Agent需要记住用户提到的景点名称,并在回答中引用该名称。

  • 任务状态:如果用户正在规划一个旅行行程,Agent需要存储当前的任务状态信息,如已选择的景点、机票酒店预订情况等。这些信息是Agent的短期记忆,用于跟踪任务的进度并提醒用户完成剩余步骤。

  • 临时变量:在处理复杂任务或计算时,Agent可能需要使用临时变量来存储中间结果或待处理的项。这些变量只在当前任务处理期间有效,一旦任务完成或计算结果输出,这些变量就会被清除。

总结

在这个智能旅游助手Agent的项目中,长期记忆和短期记忆都发挥了重要作用。长期记忆存储了用户的历史数据、知识库和机器学习模型等持久性信息,用于支持Agent的个性化服务和智能推荐;而短期记忆则存储了当前的会话上下文、任务状态和临时变量等临时性信息,用于支持Agent与用户进行实时交互和完成当前任务。通过合理利用这两种记忆模块,可以使Agent更加智能、高效地为用户提供旅行助手服务。




以上是Agent系列框架的第10篇内容,欢迎点赞、转发、在看。
关于我:AI产品经理(目前在寻找新机会),主要关注AI Agent 应用方向。公众号:AI奋进者。如有好的想法欢迎一起沟通交流。
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