如何建网站快捷方式,服装公司网站策划书,深圳市深圳市住房和建设局网站,wordpress给导航添加图片基于大模型的 Agent 基本组成应该包含规划#xff08;planning)#xff0c;工具#xff08;Tools)#xff0c;执行(Action)#xff0c;和记忆(Memory)四个方面#xff0c;本节将从 Agent 的概念、ReAct 框架、示例、以及一些论文思路来具体聊下任务规划的话题#xff0c…基于大模型的 Agent 基本组成应该包含规划planning)工具Tools)执行(Action)和记忆(Memory)四个方面本节将从 Agent 的概念、ReAct 框架、示例、以及一些论文思路来具体聊下任务规划的话题同时会辅以代码帮助理解欢迎大家一起探讨。 人是如何做事的
在日常工作中我们通常将一项任务拆解成几个步骤制定计划、执行计划、检查结果然后将成功的作为标准未成功的则留待下一次循环解决这种方法已经被证明是高效完成任务的经验总结。
而这就是[PDCA]是美国质量管理专家休哈特博士提出的由戴明采纳、宣传获得普及所以又称戴明环。基于 PDCA 模型可以将一般项目分为四个阶段即 Plan(计划)——Do(执行)——Check(检查)—— Act(处理)。把一件事情做出计划、然后实施计划、检查计划分析哪些出现了问题并提出解决方案、然后成功的纳入标准不成功的进入下一个循环去解决循环往复从而形成一套标准化的流程。 Agent 是怎样工作的
而 Agent 的执行过程与人做事的方式类似其中最有名的就是 ReAct 框架的思路它来自论文[《ReAct在语言模型中协同推理与行动》]作者发现让 Agent 执行下一步行动的时候加上大模型自己的思考过程并将思考过程、执行的工具及参数、执行的结果放到提示词中就能使得模型对当前和先前的任务完成度有更好的反思能力从而提升模型的问题解决能力。
比如[斯坦福 AI 小镇项目]等去年大火的 Agent 的项目都可看到 ReAct 的思路LangChain 框架中直接以 ReAct 为基础定义了几种代表性 Agent CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION、ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 等。 Thought: … Action: … Observation: … …(重复以上过程即表示 ReAct 的工作过程 构建 Agent
下面通过代码构建一个最基本的 Agent不过这里有必要提前了解几个关键概念有助于更好地理解 Agent 的工作过程。 AgentAction它主要包含两部分信息tool表示 Agent 将要调用的工具的名称tool_input表示传递给这个工具的具体输入。 AgentFinish它有一个 return_values 参数是一个字典该字典的 output值表示要返回给用户的字符串信息。 intermediate_steps表示 Agent 先前的操作及其相应的结果。它是一个列表列表中的每个元素是一个包含AgentAction和其执行结果的元组这些信息对于未来的决策非常重要因为它让 Agent 了解到目前为止已经完成了哪些工作。
定义工具
定义 Agent 要调用的工具一个用于获取句子中不同汉字的数量的函数同时将工具函数绑定到模型上
def count_unique_chinese_characters(sentence):用于计算句子中不同汉字的数量unique_characters set()for char in sentence:if \u4e00 char \u9fff:unique_characters.add(char)return len(unique_characters)# 将工具函数绑定到模型上
llm_with_tools llm.bind(functions[format_tool_to_openai_function(count_unique_chinese_characters)])
定义 Agent
定义一个 Agent用于处理用户输入、大模型输出及对输出内容解析
prompt ChatPromptTemplate.from_messages([(user, {input}),MessagesPlaceholder(variable_nameagent_output),]
)llm ChatOpenAI(modelgpt-3.5-turbo, temperature0)
# 构建一个Agent它将处理输入、提示、模型和输出解析
agent ({input: lambda x: x[input],agent_output: lambda x: format_to_openai_function_messages(x[intermediate_steps]),}| prompt| llm_with_tools| OpenAIFunctionsAgentOutputParser()
)
Agent 执行
下面就是 Agent 的执行过程主体实际是一个主循环直到输出预期结果实际情况中会对循环次数进行控制以防止无休止执行下去耗光资源
# 用于存储中间结果
intermediate_steps []
while True:# 调用Agent并处理输出output agent.invoke({input: sentence,intermediate_steps: intermediate_steps,})# 检查是否完成处理如果完成则退出循环if isinstance(output, AgentFinish):final_result output.return_values[output]breakelse:print(f工具名称: {output.tool})print(f工具输入: {output.tool_input})tool {count_unique_chinese_characters: count_unique_chinese_characters}[output.tool]observation tool.run(output.tool_input)intermediate_steps.append((output, observation))
# 打印最终结果
print(final_result)
一个最基本的 Agent 就构建结束了这就是当下大家在各种文章上看到的产品层面构建 Agent代理、智能体、智能代理、AI 代理等的底层原理其实很简单。 如何学习AI大模型
我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。 第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法
第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用
第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统
第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统
第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型
第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例
第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。 学会后的收获 • 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求
• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。 1.AI大模型学习路线图 2.100套AI大模型商业化落地方案 3.100集大模型视频教程 4.200本大模型PDF书籍 5.LLM面试题合集 6.AI产品经理资源合集 获取方式 有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
