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如何设计一个多轮对话的AI命题Agent

回答

设计一个多轮对话的 AI 命题 Agent 可以从以下几个方面考虑:

  1. 自然语言交互:
    • 多轮对话能力:LLM 应能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复,以帮助 Agent 进行有效交流。
    • 生成能力:LLM 要展示卓越的自然语言生成能力,生成高质量文本。
    • 意图理解:LLMs 能够理解人类意图,但需注意模糊指令可能带来挑战。
  2. 知识:
    • 语言知识:包括词法、句法、语义学和语用学,使 Agent 能理解句子和进行对话。
    • 常识知识:如药和伞的用途等世界常识,帮助 Agent 做出正确决策。
    • 专业领域知识:特定领域如编程、医学等知识,对解决领域内问题至关重要。但要注意知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑 LLM 解决。
  3. 记忆:
    • 记忆机制:存储过去的观察、思考和行动,帮助 Agent 处理连续任务。
    • 记忆提升策略:包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。
    • 记忆检索:Agent 检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。
  4. 推理和规划:
    • 推理:基于证据和逻辑,对解决问题、决策至关重要。
    • 规划:组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。
    • 计划制定:分解任务、制定计划,包括一次性全面分解和自适应策略。

以国内版 Coze 为例,在实际操作中:

  1. 对话引擎:目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,其携带上下文轮数默认为 3 轮,可修改区间是 0 到 30,具体轮数根据业务需求决定。
  2. 为 Bot 添加技能:
    • 在 Bot 编排页面的“技能”区域,为 Bot 配置所需的技能。
    • 若不懂插件,可选择区域右上角的“优化”按钮,让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。
    • 也可自定义添加所需插件,点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。
    • 如 Bot 需要获取 AI 新闻,可添加新闻搜索接口。
  3. 测试 Bot:在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域,测试 Bot 是否按预期工作,可清除对话记录以开始新的测试,确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一):智能体起源探究[heading2]十、基于LLM的AI Agent[heading3]10.1大脑模块(Brain)��力的关注点:|类别|子类别|描述|<br>|-|-|-|<br>|自然语言交互|多轮对话能力|LLM能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复,帮助Agent进行有效交流。|<br>||生成能力|LLM展示卓越的自然语言生成能力,可生成高质量文本。|<br>||意图理解|LLMs能够理解人类意图,但模糊指令可能带来挑战。|<br>|知识|语言知识|包括词法、句法、语义学和语用学,使Agent能理解句子和进行对话。|<br>||常识知识|世界常识,如药和伞的用途,帮助Agent做出正确决策。|<br>||专业领域知识|特定领域的知识,如编程、医学,对解决领域内问题至关重要。|<br>||潜在问题|知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑LLM解决。|<br>|记忆|记忆机制|存储过去的观察、思考和行动,帮助Agent处理连续任务。|<br>||记忆提升策略|包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。|<br>||记忆检索|Agent检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。|<br>|推理和规划|推理|基于证据和逻辑,对解决问题、决策至关重要。|<br>||规划|组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。|<br>||计划制定|分解任务、制定计划,包括一次性全面分解和自适应策略。|

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一):智能体起源探究[heading2]十、基于LLM的AI Agent[heading3]10.1大脑模块(Brain)��力的关注点:|类别|子类别|描述|<br>|-|-|-|<br>|自然语言交互|多轮对话能力|LLM能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复,帮助Agent进行有效交流。|<br>||生成能力|LLM展示卓越的自然语言生成能力,可生成高质量文本。|<br>||意图理解|LLMs能够理解人类意图,但模糊指令可能带来挑战。|<br>|知识|语言知识|包括词法、句法、语义学和语用学,使Agent能理解句子和进行对话。|<br>||常识知识|世界常识,如药和伞的用途,帮助Agent做出正确决策。|<br>||专业领域知识|特定领域的知识,如编程、医学,对解决领域内问题至关重要。|<br>||潜在问题|知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑LLM解决。|<br>|记忆|记忆机制|存储过去的观察、思考和行动,帮助Agent处理连续任务。|<br>||记忆提升策略|包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。|<br>||记忆检索|Agent检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。|<br>|推理和规划|推理|基于证据和逻辑,对解决问题、决策至关重要。|<br>||规划|组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。|<br>||计划制定|分解任务、制定计划,包括一次性全面分解和自适应策略。|

Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

1.目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,其携带上下文轮数默认为3轮,可修改区间是0到30,具体多少轮主要需要根据你的业务需求来决定,如果业务需求比较复杂,可以适当增加轮数,如果业务需求比较简单则反之,对于不懂的可以直接使用默认值。1.在Bot编排页面的“技能”区域,为Bot配置所需的技能。当然在插件区域,如果你不懂插件的话,可以直接选择区域右上角的“优化”按钮,让AI Bot根据你的提示词自动为你选择插件。1.如果你想自定义添加自己所需的插件,你可以直接点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。1.像我的Bot需要获取AI新闻,我就添加一个新闻搜索接口,点击功能对应的“+”图标,选择相应的插件(如“阅读新闻>头条新闻> getToutiaoNews”)并添加。1.在技能的其他区域,你可以根据你的需求来配置知识库、数据库、工作流等操作,可以直接参考上面的相关介绍和我下面的实战操作来加深理解,当然你也可以参考官方文档来学习:https://www.coze.cn/docs/guides/function_overview[heading4]3.4.测试Bot[content]1.在Bot编排页面的“预览与调试”区域,测试Bot是否按照预期工作。你可以清除对话记录以开始新的测试。1.确保Bot能够理解用户的输入并给出正确的回应。

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AI分镜
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2024-11-23
学习AI
以下是针对新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-23
有什么 ai 辅助打工人学习的工具推荐
以下是为打工人推荐的一些 AI 辅助学习工具: 英语学习工具: 1. Speak:这是一款 AI 英语学习 APP,利用先进的 AI 语言学习技术,提供全面实时反馈,支持随时随地练习口语,且 OpenAI 曾投资该公司。 2. Duolingo:提供游戏化学习平台,通过 AI 辅助教学,帮助学习新词汇和短语,其口语练习功能有助于练习发音和口语表达。 3. Call Annie:在发音过程中能根据发言调整表情和动作,让人感觉如同与真人对话,可随时通过视频或语音进行英语对话。 英语和数学通用学习方法: 1. 利用智能辅助工具,如英语写作助手 Grammarly 进行写作和语法纠错。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 4. 运用智能导师和对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习工具: 1. 自适应学习系统,如 Khan Academy,结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助工具,如 Photomath,通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手,如 Socratic,利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 内容仿写工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
如何理解AI的边界
AI 的边界可以从以下几个方面来理解: 1. 从生态位角度:AI 是一种似人而非人的存在,无论其技术如何发展,都处于这样的生态位。在与 AI 相处时,要基于其“非人”的一面,通过清晰的语言文字指令压缩其自由度,明确告诉它需要做什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径和方法以及提供所需的正确知识。 2. 在品牌卖点提炼中的应用:在搭建智能体提炼品牌卖点前,要先明确 AI 的能力边界。例如,AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此,智能体更适合作为引导型的灵感提问助手。 3. 在编程方面:在许多情况下,我们给 AI 下达明确命令完成一次性任务。当期待提高,希望进一步解脱繁琐日常任务时,需要了解 AI 编程的边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编,优先找线上工具、插件、本地应用,对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,都找不到时才考虑自己编程,且编程时要以终为始,聚焦目标。
2024-11-23
如何对ai祛魅
以下是关于对 AI 祛魅的相关内容: 在游戏 PV 制作方面: AI 抠图:可直接抠图或在 PS 里操作,图片上传即可抠图,用于制作素材,如叶子飘落、战斗时石头等素材的氛围动画。 声音素材:包括背景音乐,团队曾尝试制作但有难度,利用工具生成背景音乐,还使用分离人声的 AI 软件处理音乐。旁白方面,使用微软 AI 语音,其语音库支持 147 种语言,还有定制声音。 在使用 AI 做事方面: AI 可能“产生幻觉”并生成看似合理但错误的内容,需要检查其输出。 人工智能不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,理解系统中的偏见较困难。 存在被不道德使用来操纵或作弊的可能,使用者要对输出负责。 在写作方面: 以前人们在写作的普遍期望和写作的固有困难之间承受巨大压力,如今 AI 使写作压力消散。 这将导致世界分为会写和不会写的人,中间水平的写作者可能消失。 写作是一种思考方式,技术使写作技能消失是不好的。
2024-11-23
ai怎么帮英语老师进行教学
以下是 AI 帮助英语老师进行教学的一些方式: 1. 生成作业和测试题:AI 能够模仿中高考、托福雅思、SAT、GRE 等各类考试的题型,为老师提供源源不断的真题库,同时也能为学生生成错题练习库。例如,在选词填空这类题型上,通过合适的提示词,AI 可以发挥作用,这种逻辑还能迁移到语文学科。 2. 实现个性化教学:2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”,但一线教师行政任务繁重。借助大模型,AI 可以为每个学生量身定制个性化学习和定制化作业。 3. 实时交流与反馈:想象一个由 AI 驱动的语言老师,能够实时与学生交流,并对发音或措辞给予反馈。 4. 协助教学评估:AI 可以作为出题小助手,帮助老师进行教学评估。 5. 提升学生写作水平:像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具可以帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 6. 辅助创建演示文稿:例如 Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。 需要注意的是,由于人工智能可能会产生幻觉,对于关键数据,应根据其他来源仔细检查。
2024-11-23
如何搭自己的agent
搭建自己的 Agent 可以按照以下步骤进行: 1. 从案例入门: 三分钟捏 Bot: Step 1:(10 秒)登录控制台 登录扣子控制台(coze.cn)。 使用手机号或抖音注册/登录。 Step 2:(20 秒)在我的空间创建 Agent 在扣子主页左上角点击“创建 Bot”。 选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”,并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间,请先创建后再选择;Bot 名称可以自定义。 Step 3:(30 秒)编写 Prompt 填写 Prompt,即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 Step 4:(30 秒)优化 Prompt 点击“优化”,使用来帮忙优化。 Step 5:(30 秒)设置开场白 Step 6:(30 秒)其他环节 Step 7:(30 秒)发布到多平台&使用 2. 进阶之路: 15 分钟做什么:查看下其他 Bot,获取灵感。 1 小时做什么:找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot,深入沟通。阅读以下文章:文章 1、文章 2、文章 3。 一周做什么:了解基础组件;寻找不错的扣子,借鉴&复制;加入 Agent 共学小组;尝试在群里问第一个问题。 一个月做什么:合理安排时间;参与 WaytoAGI Agent 共学计划;自己创建 Agent,并分享自己捏 Bot 的经历和心得。 在 WaytoAGI 有哪些支持:文档资源、交流群、活动。 一些好的 Agent 构建平台包括: 1. Coze:是一个新一代的一站式 AI Bot 开发平台,集成了丰富插件工具,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据自身需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 Agent 搭建共学快闪 0507 的作业: |时间|作业|备注| |||| |5 月 7 号|创建 https://www.coze.com 账号<br>创建 https://www.coze.cn 账号<br>加入共学的 team(看第三列备注)<br>有精力的话:可以提前阅读:<br>尝试创建自己的第一个 Bot,用来免费使用 GPT4|海外版本<br>Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform<br>👉🏻 https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P<br>国内版本<br>coze.cn<br>👉🏻 https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY| |5 月 10 日罗文|认领一个插件制作插件说明|| PS:上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了,5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿,然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。
2024-11-22
如何训练Agent?
在人工智能领域中,训练 Agent 主要有以下方法和特点: 1. 基于迁移学习和元学习的 Agent 训练: 传统强化学习中,Agent 训练消耗大量样本和时间,泛化能力不足。为突破此瓶颈,引入迁移学习,促进不同任务间知识和经验迁移,减轻新任务学习负担,提升学习效率和性能,增强泛化能力。 元学习让 Agent 学会从少量样本中迅速掌握新任务最优策略,利用已有知识和策略调整学习路径,减少对大规模样本集依赖。 但迁移学习和元学习面临挑战,如迁移学习在源任务与目标任务差异大时可能无效甚至负面迁移,元学习需大量预训练和样本构建学习能力,使通用高效学习策略开发复杂艰巨。 时间:21 世纪初至今 特点:迁移学习将一个任务知识迁移到其他任务;元学习学习如何学习,快速适应新任务 技术:迁移学习如领域自适应;元学习如 MAML、MetaLearner LSTM 优点:提高学习效率,适应新任务 缺点:对源任务和目标任务相似性有要求 2. 基于强化学习的 Agent 训练: 强化学习关注如何让 Agent 通过与环境互动自我学习,在特定任务中累积最大长期奖励。起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法,如 Qlearning 和 SARSA。 随着深度学习兴起,深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习,赋予 Agent 从高维输入学习复杂策略的能力,有 AlphaGo 和 DQN 等成果。 深度强化学习允许 Agent 在未知环境自主探索学习,无需人工指导,在游戏、机器人控制等领域有应用潜力。 但面临诸多挑战,包括训练周期长、采样效率低、稳定性问题,在复杂真实环境应用困难。 时间:20 世纪 90 年代至今 特点:通过试错学习最优行为策略,以最大化累积奖励 技术:Qlearning、SARSA、深度强化学习(结合 DNN 和 RL) 优点:能够处理高维状态空间和连续动作空间 缺点:样本效率低,训练时间长
2024-11-21
agent的搭建
以下是一些常见的 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具,能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 搭建工作流驱动的 Agent 通常可分为以下 3 个步骤: 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。
2024-11-21
AGI 和RAG AGENT有什么区别
AGI(通用人工智能)、RAG(检索增强生成)和 Agent 存在以下区别: Agent: 本质是动态 Prompt 拼接,通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。 包含短期记忆(messages 里的历史 QA 对)和长期记忆(summary 之后的文本塞回 system prompt)。 可以通过工具触发检索和 Action,触发 tool_calls 标记进入请求循环,拿模型生成的请求参数进行 API request,再把结果返回给大模型进行交互。 如 Multi Agents ,主要是更换 system prompt 和 tools 。 为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力,目前行业主要使用 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成设计。 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法,学习使用工具的方法包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。 在追求 AGI 的征途中,具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合,能够主动感知和理解物理环境并互动,产生具身行动。 RAG: 是向量相似性检索,可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。 AGI:是一种更广泛和全面的智能概念,旨在实现类似人类的通用智能能力。 需要注意的是,这些概念的发展和应用仍在不断演进,想做深做好还有很多需要探索和解决的问题。
2024-11-19
有没有语音交互领域的AI Agent的好的思路
以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路: 1. 构建像人一样的 Agent:实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块,这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现:定义灵魂部分的接口,躯壳部分通过 API 调用,如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能单机部署,特别是大模型部分,会涉及网络耗时和模型推理耗时,低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态:不仅要有语音交互,还可根据实际需求加入其他感官,如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景:正常与人交流时会有插话、转移话题等情况,需要通过工程手段丝滑处理。 此外,像 AutoGLM 这样的产品,通过模拟人类操作来实现跨应用的控制,展现出了一定的智能理解能力,如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题,未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高,发展空间较大。
2024-11-19
AI agent和智能体有什么区别
AI agent 和智能体在以下方面存在区别: 1. 概念侧重点:AI agent 更强调作为数字人的大脑,拥有记忆模块等,以实现更真实的交互;智能体则被视为智能的最小单元,是可以设定目标后主动完成任务的。 2. 能力构成:AI agent 主要通过接入大语言模型,并结合工具、记忆、行动、规划等能力来发挥作用;智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多相关产品仍需人类参与。 3. 实现方式:AI agent 目前行业里主要通过如 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成设计,将大模型与工具进行串接;智能体在实现上可能涉及更多复杂的技术和逻辑。
2024-11-12
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时: 对于多轮对话,现实中常伴随指代问题,如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段,可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时,对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验,需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题,确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成,单次交互无法达成,所以要转换测试形式,先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词,这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链,列举不同推理情景,让模型适应并推理出需消解的代词,再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤,如进行第一轮对话,提出问题“尼罗河是什么?”,系统召回相关知识片段并回复,然后开始指代消解。 另外,聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计,但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入,包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为,再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时,包含聊天历史记录有帮助,若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
在多轮对话训练中,让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式: 1. 利用相关数据集进行训练,例如: Guanaco:地址为,是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus:地址为,开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据,包括多个领域,可用于训练大模型。 SmileConv:地址为,数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话,含有 56k 个多轮对话,其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样,更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式,为模型提供一些情感需求的示例,如: |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中,定期总结关键信息,重申对话的目标和指令,有助于模型刷新记忆,确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类,特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中,快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图,并分类到相应处理流程中。
2024-11-11
在车载语音多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说,要训练模型掌握情感需求,可以从以下几个方面考虑: 1. 数据收集:收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据,包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取:从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征,如语音的语调、语速、音量,文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择:选择适合处理情感分析任务的模型架构,如基于深度学习的循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等。 4. 情感标注:对收集的数据进行准确的情感标注,以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合:结合语音和文本等多模态信息,提高情感识别的准确性。 6. 优化算法:采用合适的优化算法来训练模型,调整模型的参数,以提高模型的性能。 7. 模型评估:使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能,并根据评估结果进行调整和改进。
2024-11-11
多轮对话改写
聊天模型的会话补全: 聊天模型以一串聊天对话作为输入,并返回模型生成的消息作为输出。聊天格式虽为多轮对话设计,但对单轮任务也有用。API 调用中,messages 参数是主要输入,须为消息对象数组,包含角色(“system”“user”“assistant”)和内容。会话通常先有系统消息设定助手行为,然后交替使用用户和助手消息。用户消息指示助手,助手消息存储之前响应。当用户指令涉前消息时,包含聊天历史有帮助,若会话 token 超模型限制需缩减。 RAG 提示工程中的多轮对话与指代消解: 先前讨论多关注单轮问答,现实中常需处理多轮对话,其中常产生指代问题,如用“它”“他们”等,仅依原始提问检索知识片段可能致结果不精确或无法检索,且对模型回复内容限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。因此需开发提示词解决指代消解问题,确保模型连续交流中回答准确连贯。由于指代消解需多轮对话完成,单次交互不行,需转换测试形式,先解决指代消解再进行下一轮答复。首先准备所需提示词,其是用 CoT 写出的思维链,列举不同推理情景让模型推理并消解代词,再依结果重新组织问题。然后复现指代消解步骤,包括进行第一轮对话(如提问“尼罗河是什么”并获回复)和开始指代消解。
2024-10-21
你在设计大模型语音座舱功能,怎么设计上下文多轮对话的场景,比如否定、指代、延展等
在设计大模型语音座舱功能中的上下文多轮对话场景时,对于否定的情况,需要准确识别用户表达的否定意图,并据此调整后续的回应策略。例如,当用户说“不要这样做”,系统要理解并停止当前可能进行的相关操作。 指代方面,要能够解析用户话语中的各种指代关系,比如“那个东西”“这个方案”等,通过上下文和语境来明确其具体所指。 延展的场景设计则要鼓励用户进一步展开话题,例如当用户提到一个主题后,系统可以通过提问或提供相关信息来引导用户深入阐述,比如“能再多和我讲讲吗?”或者“那您对这方面还有其他的想法吗?”
2024-08-27
如何用字节的扣子(coze)实现多轮对话
Coze 是字节跳动旗下的智能对话机器人服务平台,你可以使用 Coze 实现多轮对话。以下是一些步骤: 1. 创建一个 Coze 应用并配置你的模型:首先,你需要在 Coze 平台上创建一个应用,并选择一个适合你需求的模型。你可以选择使用预训练的模型,也可以上传自己的模型进行训练。 2. 配置对话流程:在 Coze 中,你可以配置对话流程,包括设置对话轮数、添加对话节点等。你可以根据你的需求配置不同的对话流程。 3. 训练你的模型:在配置完对话流程后,你需要训练你的模型。你可以使用 Coze 提供的训练数据进行训练,也可以上传自己的训练数据进行训练。 4. 部署你的模型:在训练完你的模型后,你可以将其部署到 Coze 平台上,并开始使用它进行多轮对话。 需要注意的是,Coze 是一个智能对话机器人服务平台,它提供了一些工具和功能来帮助你实现多轮对话。但是,你需要根据你的需求和场景进行配置和调整,以确保它能够满足你的需求。
2024-06-13