AI大模型、Agent模式、自定义知识库、LangChain是什么？

天南星
100 阅读8分钟

前言

这篇文章介绍了AI大模型的定义及应用，强调其在语言处理和任务执行中的强大能力。讨论了大模型Agent模式、自定义知识库的作用，并深入解析了LangChain框架在构建复杂AI应用中的关键功能

1. AI大模型

定义： AI大模型是基于大量数据训练的人工智能模型，具有极高的语言理解和生成能力。这些模型能够处理各种复杂任务，包括自然语言处理（NLP）、文本生成、翻译等。AI大模型通常基于深度学习架构，如Transformer，具备数十亿甚至上千亿的参数，从而能够捕捉语言的复杂模式和语义结构。

举例： 想象你在和一个超级智能的朋友对话，这个朋友读过几乎所有的书，能够理解各种话题，无论是科学、历史还是文学。当你问：“什么是量子力学？” 这个朋友不仅能解释量子力学的基础概念，还能结合你的背景知识水平给出详细的、适合你的解答。

2. 大模型 Agent 模式

定义： “大模型 Agent 模式”是将AI大模型配置为智能代理，使其能够通过多步骤的任务执行、与外部工具或API的集成，完成更复杂的操作。这一模式下，AI不仅是一个被动的回答者，而是一个主动的任务执行者。它能够通过与用户的交互，理解需求，做出决策，甚至执行一系列操作。

关键功能：

  • 多轮对话：可以在上下文中保持连续性，与用户进行多轮对话，逐步完成复杂任务。
  • 任务执行：能够调用外部API、处理数据，执行诸如预约、预订、数据分析等具体任务。
  • 动态决策：根据实时反馈或环境变化，调整任务执行流程和输出结果。

应用场景： 客服系统、虚拟助理、自动化办公系统等。

举例： 假设你有一个智能助手，你对它说：“帮我查一下明天的天气，并根据天气情况建议一个户外活动。” 这个助手会先查询天气信息，然后根据天气情况（如晴天或下雨）为你推荐不同的活动，比如爬山或参观博物馆。

3. 自定义知识库

定义： 自定义知识库是指为AI大模型配置的一个专用知识库，使其能够在特定领域提供更加精确和定制化的回答。这种知识库通常包含特定领域的数据或信息，通过这些信息增强模型在该领域的表现。

关键功能：

  • 领域特化：在模型的基础知识之外，增加特定领域的专用信息。
  • 精确回答：针对专业问题，提供更加准确和相关的解答。
  • 可更新性：知识库可以根据需要更新和扩展，保持最新的行业信息或企业内部数据。

应用场景： 企业内部知识管理系统、领域专用的虚拟助手、行业特定的自动化客服系统等。

举例： 如果你经营一家咖啡店，你可以为AI建立一个自定义知识库，包含所有咖啡的种类、配方、价格、以及顾客的偏好。当有人询问“你们的咖啡有哪些推荐？”时，AI会根据知识库中的信息，结合顾客的口味偏好，给出最合适的推荐。

4. LangChain

定义： LangChain 是一个用于构建基于大型语言模型（如GPT）的复杂应用程序的框架。它的设计目标是简化开发者将AI大模型整合到应用中的过程，并提供了强大的工具来管理模型之间的交互、任务的分解与组合、外部API的调用等。

关键功能：

  • 链式调用：LangChain允许开发者将多个语言模型的调用或数据处理步骤串联在一起，实现复杂的工作流程。
  • 工具集成：可以轻松集成外部工具、API、数据库等，使AI模型能够与外部系统协同工作。
  • 多轮对话管理：提供管理多轮对话的机制，使AI在与用户的交互中保持上下文的一致性。
  • 自定义任务：开发者可以通过LangChain创建和管理复杂的任务链条，包括数据处理、文本生成、决策树等。

应用场景： 智能客服系统、自动化业务流程、内容生成系统、个人助手等。

举例： 假设你要开发一个智能旅游助手，LangChain可以帮助你：

  • 推荐目的地：根据用户的兴趣和预算，自动生成旅行推荐。
  • 查询天气：自动调用天气API，查询用户计划出行日期的目的地天气。
  • 生成行程表：根据用户的旅行天数，生成详细的每日行程计划。
  • 多轮交互：在用户询问不同问题时，保持上下文的一致性，逐步完善旅行计划。

LangChain代码示例

LangChain 的核心功能实际上在于它对复杂工作流的管理、链式调用的支持、与外部工具的集成等，而不仅仅是简单的语言模型调用。使用 LangChain 的功能来实现一个多步骤的旅游规划助手，包括：

  1. 用户意图识别：判断用户是想推荐目的地、查询天气，还是生成行程。
  2. 任务分配：根据用户意图调用不同的模块处理任务。
  3. 多轮对话：通过多轮对话与用户互动，逐步收集信息并完成任务。

示例代码

from langchain.chains import LLMChain, SequentialChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain import OpenAI
from langchain.agents import AgentExecutor, Tool

# 设置OpenAI的API密钥
openai.api_key = 'your-openai-api-key'

# 配置模型
llm = OpenAI(model_name="gpt-4")

# 定义用户意图识别的提示模板
intent_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_input"],
    template="用户输入: {user_input}\n请判断用户的意图: 推荐目的地、查询天气、生成行程，或其他。"
)

# 创建意图识别链
intent_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=intent_prompt)

# 定义目的地推荐的提示模板
destination_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["interests", "budget"],
    template="我想去一个适合{interests}的地方，预算是{budget}。你推荐去哪里？"
)

destination_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=destination_prompt)

# 定义行程生成的提示模板
itinerary_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["destination", "days"],
    template="为我在{destination}安排一个{days}天的行程，包含主要景点和推荐活动。"
)

itinerary_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=itinerary_prompt)

# 定义查询天气的函数
def get_weather(destination, date):
    # 这里是一个模拟的天气查询函数
    # 实际情况可以集成真实的天气API
    weather_data = {
        "巴厘岛": "晴天，29°C",
        "东京": "小雨，22°C",
        "巴黎": "多云，24°C"
    }
    return weather_data.get(destination, "无法获取天气信息")

# 定义工具集合
tools = [
    Tool(
        name="目的地推荐",
        func=lambda x: destination_chain.run(interests=x.get('interests'), budget=x.get('budget')),
        description="根据兴趣和预算推荐旅游目的地。"
    ),
    Tool(
        name="生成行程",
        func=lambda x: itinerary_chain.run(destination=x.get('destination'), days=x.get('days')),
        description="为指定目的地生成详细的旅行行程。"
    ),
    Tool(
        name="查询天气",
        func=lambda x: get_weather(x.get('destination'), x.get('date')),
        description="查询目的地的天气情况。"
    ),
]

# 定义代理
agent = AgentExecutor(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent_chain=intent_chain,
    verbose=True
)

# 用户输入模拟
user_input = "我打算带家人去一个适合孩子玩的地方，预算是5000元，可以帮我推荐个地方吗？"

# 代理执行，判断用户意图并调用相应的工具
output = agent.run(user_input)
print(f"输出结果: {output}")

代码说明

  1. 用户意图识别：

    • 我们通过一个 LLMChain 来判断用户的输入意图，是想要推荐目的地、查询天气还是生成行程。这是 LangChain 的优势之一，可以让复杂的用户交互变得有序且可控。

  2. 工具集合：

    • 使用 LangChain 的 Tool 类来定义各种工具模块（如推荐目的地、生成行程、查询天气）。
    • 这些工具可以被有选择地调用，取决于用户的意图。

  3. 代理执行：

    • 使用 AgentExecutor 来管理整个执行过程。它会根据用户的输入，调用意图识别链来确定用户的需求，然后根据需求选择合适的工具执行任务。

  4. 多轮对话支持：

    • LangChain 允许通过 AgentExecutor 来支持复杂的对话场景。它不仅能根据用户输入做出响应，还能通过进一步的对话来收集更多的信息。

运行代码后的输出示例

假设用户输入是“我打算带家人去一个适合孩子玩的地方，预算是5000元，可以帮我推荐个地方吗？”，代码执行后可能输出如下：

输出结果: 推荐的目的地: 巴厘岛

总结

通过这个示例，你可以看到 LangChain 如何在一个更复杂的应用场景中发挥作用。它不仅仅是一个语言模型的调用器，更是一个可以管理复杂工作流、处理多轮对话、调用外部工具的框架。通过这种方式，LangChain 能帮助你构建出功能强大、交互自然的智能应用。

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