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基础概念介绍

人工智能概念简介：

现在的大模型都是通过深度学习这种算法学习出来的

大模型工作流程

1.分词
对输入的句子进行分词，比如我想去北京， 拆分成【我，想，去，北京】 （分词有不同的拆分策略，比如一个字一个字，或者说根据常用词语等）
拆分出来的单个的词都对应一个token, 每一个token又对应一个token id，这样我们就会得到一个token id列表。

2.根据给定的文本预测下一个token
根据第一步我们得到了一个token列表，第二步其实就是开始生成，根据最大概率原则生成下一个token。再把新生成的token加入到列表中，如此循环往复，这个过程叫做自回归。直至输出特殊token(如句号对应的token)或者长度达到阈值。
这个概率是怎么预测的呢？ 是通过Transformer预测的。

调用大模型参数

temperature(温度):
语义相似度，一般是0-1，当为0的时候，同一个问题的回复的相似度是最高的，也更贴合人类的回复。
为1的时候是最低的，这个时候回复就倾向于不同的结果，会更具有发散性，但并不是很直接准确。

提示词工程

提示词决定了大模型给我们怎样的反馈，答案正确与否， 所以提示词很关键
怎样用提示词？
1.明确目标： 你希望大模型为你做什么
2.对于复杂任务，自己拆分步骤，引导大模型
3.明确上下文，给出自己的背景信息

Agent

Agent是什么

大模型可以接受输入，可以分析&推理，但是缺无法进行规划，思考，无法调用外部工具，资源去解决问题，也无法拥有人类的记忆能力。

AI Agent是基于LLM(大语言模型)的能够自主理解，规划，执行复杂任务的智能体。
更直白的理解就是基于LLM的代理人，本质上还是涌现LLM的能力，Agent的大脑还是LLM.

Agent的设计是为了解决大模型无法直接解决的问题，尤其是这些问题涉及多个任务或者说外部数据的情况。

Agent流程图

Planning(规划) :
智能体会对任务进行拆分， 并规划任务执行流程，同时对执行过程进行反思和思考，从而决定是否继续执行任务或者是结束任务

Memory(记忆)：
分为短期记忆和长期记忆，
长期记忆指的是外部知识库，通常用向量数据库进行检索和搜索。 长期存在
短期记忆指的是一次任务的上下文， 任务结束清空

Tools（工具库）：
为智能体配备的工具API, 比如：数据库搜索，代码执行器， 计算器等等。

Action(执行):
最后就是执行，根据规划和记忆进行执行，这个过程中可能调用外部的API.

自己创建一个Agent

其实已经有开源的Agent框架了，比如说LangChain,我们只需要调用接口即可。

添加记忆

添加工具

其他Agent框架

今天的分享就到这里了,有问题可以在评论区留言,均会及时回复呀.
我是bling,未来不会太差,只要我们不要太懒就行, 咱们下期见.