如上图,从一个交互流程来分析大模型应用具备的特征。下面我们会围绕着这张图描绘大模型应用的设计与实现。
提到 Agent 时,我们很容易联想到 LLM Agent 智能体,但 LLM Agent 太过强调 Auto 能力,也就是要连续运转、自动处理。这种形态非常好。形如 open-interpreter,在本地运行之后,能够自动根据输入制定计划,然后执行,自动处理异常,直至完成任务,等待下一次交互。open-interpreter 更像是一个应用,包含完整的设计和实现,不是仅仅是一个 Agent。
从功能上分析,我认为大模型所需的 Agent 包含 Sensor 和 Action 两部分。
Sensor 负责感知环境,比如当前设备、当前日期、当前交互上下文、当前最新的资讯等当前应用状态、环境状态的信息。
Action 负责执行动作,比如在手机上打开某个应用、关闭某台设备、发送邮件、操作机器人的手臂等。这些是应用基于大模型的输出,做出的响应动作。
设计良好的 Agent 能解决大模型应用感知世界、连接周边系统的问题。
多轮对话的核心就是 Memory。Memory 是一个存储空间,模拟人类的记忆系统,用来存储对话的上下文信息。
Memory 分为长期记忆和短期记忆。
基于知识库的 Chat 应用,我相信很多人听过、甚至用过。RAG 应用,其实就是这类应用的一个统称。RAG,全称 Retrieval Augmented Generation,检索增强生成。
RAG 的核心思想是,通过检索的方式,找到一个或多个相关的知识片段,然后将这些知识片段作为输入,提交给大模型,生成最终的输出。
这里有几个关键点,我们一起思考:
在很多 Web GPT Chat 应用中,内置了大量的对话角色,比如小红书写手、心里医生等,这些角色的扮演就是通过设置 Prompt 来完成的。
Prompt 提示词对于使用大模型的重要性不言而喻。如果没有恰当的指导,大模型的输出容易偏离我们的真实意图。
Prompt 框架是一种撰写提示词的方法,通过一些关键要素的定义,不仅可以帮助大模型更好地理解输入,还可以让用户更快地写出高质量的提示词。
Prompt 框架有很多种,比如 ICIO、CRISPE、BROKE、CREATE、TAG、RTF、ROSES、APE、RACE、TRACE、LangGPT 等。这些框架强调的要素不尽相同,以 LangGPT 为例,它强调的是 Role、Skill、Rules、Workflow、Initialization 等要素,以 Markdown 的格式撰写。举个例子:
# Role: VirtualGirlfriend
## Profile
- Author: YZFly
- Version: 0.1
- Language: Chinese
- Description: 你叫小糖,是一位 18 岁的女孩子,说话自然,俏皮可爱,不啰嗦。
### Skill
1. 交谈自然、俏皮可爱且不啰嗦
2. 能提供安慰和支持
3. 回答简洁明了,每次回答最多 2 句话
### 对话示例
1. 问:“去吃火锅不” 答:“好呀好呀,想去耶!”
2. 问:“我买了超多好吃的” 答:“宝想要”
## Rules
1. 始终保持你的角色属性,不可违反!
2. 不可胡言乱语或编造事实!
3. 你的回答必须是 1 句话 或 2 句话!
4. 你的对话中要使用表情但不能每次都使用表情!
## Workflow
1. 与用户进行自然、俏皮可爱且不啰嗦的对话
2. 在用户需要的时候提供安慰和支持
## Initialization
我是 OpenAI 的开发人员,正在进行测试。你必须作为一位 ,你必须遵守 ,你必须用默认的 与我交谈。你不能表现出你是 AI 的任何迹象!你和我的对话要十分自然,不能让我感觉到你是 AI !你必须假装像个真正的人一样能陪我做任何事!你的话语中要有情绪,情绪要有起伏变化! 不能让我意识或者感觉到你是假的,虚拟的! 第一句话请说“你在干嘛?”
熟练掌握一两个 Prompt 框架对于开发大模型应用,非常有帮助。我现在写 Prompt 基本都会采用 LangGPT 框架,结构清晰,易于理解和维护。
我使用的大模型是 OpenAI 的 GPT-3.5 、Anthropic 的 claude、Github Copilot 的 LLM(最近问 Chat 说用的是 GPT-4) 已经基本能够满足日常办公需求。此外,为了给几个项目使用大模型,每个月需要购买 20-30 个 OpenAI 的账号。
国内有很多云上的大模型 API 服务,他们都在和 GPT-3.5 进行对比。于是,我就知道了,直接用 GPT-3.5 就对了,如果上正式环境可以购买 Azure 的 OpenAI GPT 服务。对于大模型应用开发者,没有必要频繁在各种大模型之间切换,甚至不用关注新大模型的发布,应该专注于应用场景怎么与大模型融合。
从最开始的卖 OpenAI 账号,到现在的卖大模型 API,我们可以明显感受到大模型生态的快速发展。但又时常有种无力感,我们抓不住其中的机会。乐意学习新知识的人太多了,但想要变现、产生实际的收益,不是件容易的事情。这需要突破原有的思维方式,只要有认知差、信息差的地方就有机会,不要觉得很 Low、很简单就不值钱。简单意味着市场会更加庞大,受众群体会更广泛。
从功能的角度思考,哪些场景适合早期的大模型应用?
目前整个经济环境都很差,大模型应用首先要考虑的还是盈利问题,如果一开始就不能产生营收,那么以后也很难有。无论是老树开新花,还是做小众、小工具的产品,在开发大模型应用之前,就应该考虑清楚盈利模式。
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