Membongkar Peluang dan Tantangan untuk Agen LLM dalam AI Generatif

Kami sedang menyaksikan kemajuan aplikasi AI Generatif yang ditenagai oleh model bahasa besar (LLM) dari prompt ke retrieval augmented generation (RAG) hingga agen. Agen sedang dibicarakan secara luas di industri dan lingkaran penelitian, terutama karena kekuatan teknologi ini untuk mengubah aplikasi Perusahaan dan memberikan pengalaman pelanggan yang unggul. Ada pola umum untuk membangun agen yang memungkinkan langkah pertama menuju kecerdasan buatan umum (AGI).

Dalam artikel saya sebelumnya article, kami melihat tangga kecerdasan pola untuk membangun aplikasi yang ditenagai LLM. Dimulai dengan prompt yang menangkap domain masalah dan menggunakan memori internal LLM untuk menghasilkan output. Dengan RAG, kami melengkapi prompt dengan pengetahuan eksternal yang dicari dari basis data vektor untuk mengontrol output. Berikutnya dengan menghubungkan panggilan LLM, kami dapat membangun alur kerja untuk mewujudkan aplikasi yang kompleks. Agen membawa ini ke tingkat berikutnya dengan menentukan secara otomatis bagaimana rantai LLM ini harus dibentuk. Mari kita lihat secara rinci.

Agen – Di Bawah Tudung

Polanya dengan agen adalah bahwa mereka menggunakan kekuatan pemahaman bahasa LLM untuk membuat rencana tentang bagaimana memecahkan masalah yang diberikan. LLM memahami masalah dan memberi kami urutan langkah-langkah untuk memecahkan masalah. Namun, itu tidak berhenti di situ. Agen bukanlah sistem pendukung murni yang akan memberikan rekomendasi tentang memecahkan masalah dan kemudian menyerahkan tongkat kepada Anda untuk mengambil langkah-langkah yang disarankan. Agen diberdayakan dengan alat untuk melanjutkan dan mengambil tindakan. Menakutkan, bukan!?