引言
随着自然语言处理技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已经成为人工智能领域的热门话题之一。LLM以其强大的文本生成能力和广泛的应用场景，正在改变我们与计算机交互的方式。然而，LLM也有其局限性，尤其是在处理时效性强的信息或执行复杂的任务时。为了克服这些局限性，研究人员提出了RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术和AI Agent的概念，这两项技术正逐渐成为构建下一代智能对话系统的基石。
1. 大语言模型（LLM）
大语言模型是指那些在海量文本数据上进行训练的深度学习模型，它们能够生成连贯、有意义的文本，并且在多种自然语言处理任务中表现出色。例如，像GPT-4这样的模型不仅能回答问题，还能创作故事、编写代码等。尽管如此，LLM仍然面临着一些挑战：
- 知识时效性：LLM的训练数据往往是静态的，这意味着它们的知识可能会过时。
- 复杂推理：虽然LLM能够理解复杂的指令，但在涉及多步推理的任务中表现不佳。
- 事实准确性：由于训练数据中的偏差，LLM有时会产生不准确的信息。
2. RAG 技术
为了解决上述问题，RAG技术被引入到了LLM的应用中。RAG结合了检索技术与语言生成技术，能够在生成响应时检索外部信息，从而增强了LLM的能力。
2.1 RAG的工作原理
RAG通过以下步骤工作：
- 信息检索：当用户提出问题时，系统会从外部数据源中检索相关的上下文信息。
- 上下文融合：检索到的上下文信息与问题一起输入到LLM中。
- 生成回答：LLM根据融合后的上下文生成回答。
2.2 RAG的优点
- 提高了准确性：通过检索最新的数据，RAG能够提供准确且及时的信息。
- 增强了推理能力：外部数据的引入有助于解决复杂的推理问题。
- 减少了幻觉现象：幻觉是指LLM生成的内容与事实不符的情况。RAG通过确保生成的内容基于可靠的数据来源，降低了这种风险。
3. AI Agent
AI Agent是基于LLM的一种更为高级的应用形式，它不仅仅能够生成文本，还能够执行复杂的任务，如查询数据库、调用API等。AI Agent通过整合多种工具和技术，实现了更高层次的自主性和智能。
3.1 AI Agent的特点
- 自主性：AI Agent可以根据用户的指令自主地执行任务。
- 工具集成：AI Agent能够调用多种外部工具和服务来完成任务。
- 记忆能力：AI Agent可以记录先前的交互和执行状态，以支持连续的对话流程。
3.2 构建AI Agent的步骤
- 定义任务：明确AI Agent需要解决的具体问题或执行的任务。
- 选择工具：根据任务需求，选择合适的外部工具和服务。
- 设计Prompt：编写有效的Prompt来引导LLM生成预期的响应。
- 整合Agent：将LLM、工具和Prompt整合在一起，构建完整的AI Agent。
- 测试与优化：通过测试来验证Agent的性能，并对其进行优化。
3.3 示例：火车票购买Agent
假设我们需要构建一个能够帮助用户查询并购买火车票的AI Agent。下面是构建这样一个Agent的基本步骤：
-
定义工具：定义查询火车票信息和购买火车票的工具。
-
创建Prompt：创建一个Prompt模板，引导Agent使用这些工具。
-
整合Agent：编写Agent的运行逻辑，实现从用户接收任务、选择工具到执行任务的完整流程。
-
测试与调试：运行Agent并检查其是否能够正确执行任务。
python
深色版本
1from langchain_core.prompts import PromptTemplate
2from langchain_core.tools import StructuredTool
3from langchain.memory import ConversationTokenBufferMemory
4
5# 定义工具
6def search_train_ticket(origin, destination, date, time_range):
7 # 这里是模拟的查询火车票函数
8 return [
9 {
10 "train_number": "G1234",
11 "origin": "北京",
12 "destination": "上海",
13 "departure_time": "2024-06-01 8:00",
14 "arrival_time": "2024-06-01 12:00",
15 "price": "100.00",
16 "seat_type": "商务座"
17 }
18 ]
19
20def purchase_train_ticket(train_number):
21 # 模拟购买火车票
22 return {
23 "result": "success",
24 "message": "购买成功",
25 "data": {
26 "train_number": train_number,
27 "seat_type": "商务座",
28 "seat_number": "7-17A"
29 }
30 }
31
32search_train_ticket_tool = StructuredTool.from_function(
33 func=search_train_ticket,
34 name="查询火车票",
35 description="查询指定日期可用的火车票。"
36)
37
38purchase_train_ticket_tool = StructuredTool.from_function(
39 func=purchase_train_ticket,
40 name="购买火车票",
41 description="购买火车票。会返回购买结果(result), 和座位号(seat_number)"
42)
43
44# 创建Prompt
45prompt_text = """
46你的任务是:
47{task_description}
48你可以使用以下工具:
49{tools}
50当前的任务执行记录:
51{memory}
52按照以下格式输出：
53任务：你收到的需要执行的任务
54思考: 观察你的任务和执行记录，并思考你下一步应该采取的行动
55然后，根据以下格式说明，输出你选择执行的动作/工具:
56{format_instructions}
57"""
58
59# 整合Agent
60class TrainTicketAgent:
61 def __init__(self, tools, prompt, final_prompt):
62 self.tools = tools
63 self.prompt = prompt
64 self.final_prompt = final_prompt
65 self.agent_memory = ConversationTokenBufferMemory(memory_key="memory")
66
67 def run(self, task):
68 # 实现Agent的执行逻辑
69 pass
70
71# 定义工具
72tools = [search_train_ticket_tool, purchase_train_ticket_tool]
73
74# 创建Prompt模板
75prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_text)
76
77# 创建Agent实例
78my_agent = TrainTicketAgent(tools=tools, prompt=prompt, final_prompt=prompt)
79
80# 运行Agent
81if __name__ == "__main__":
82 task = "帮我买24年6月1日早上去上海的火车票"
83 reply = my_agent.run(task)
84 print(reply)
3.4 实际应用
AI Agent已经在多个行业中得到了应用，例如客户服务、在线购物、医疗咨询等领域。通过整合外部数据源和API接口，AI Agent能够提供更加个性化和高效的服务。
结论
随着技术的不断发展，大语言模型、RAG技术和AI Agent正在重新定义我们与技术的交互方式。通过将这些技术应用于实际场景，我们不仅能够提高用户体验，还能为企业创造更多的价值。未来，随着更多技术创新的出现，我们期待看到这些技术在更多领域发挥更大的作用。
参考资料
- LangChain官方文档
- Pydantic官方文档
- LangChain Core API文档
- 大语言模型与AI Agent研究综述