在人工智能的浩瀚星空中,大模型就像是那顆閃耀的北極星,不僅指引著科技的發(fā)展方向,也照亮了我們對(duì)未來(lái)的無(wú)限暢想。
曾經(jīng),我們對(duì)"智能"還只是停留在科幻小說(shuō)中的奇妙幻想,但如今,大模型的崛起讓這些幻想變成了觸手可及的現(xiàn)實(shí)。隨著計(jì)算能力的提升和數(shù)據(jù)資源的積累,越來(lái)越多的大型模型被研發(fā)出來(lái),它們?cè)谕苿?dòng)科技進(jìn)步、改變商業(yè)模式、提升生活質(zhì)量等方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。
那么,大模型到底是什么?大模型應(yīng)用又是什么?它們具備哪些獨(dú)特的特點(diǎn)?在各個(gè)行業(yè)中,又將如何發(fā)揮其巨大潛力?讓我們一起揭開(kāi)這層神秘的面紗,探索大模型的奇妙世界。
大模型的概念
大模型,聽(tīng)起來(lái)很酷炫,但其實(shí)它并不是一個(gè)特別神秘的概念。我們平時(shí)接觸到的那些AI系統(tǒng),它們背后都有一個(gè)“大腦”,這個(gè)“大腦”就是模型。而“大模型”可以理解為這些AI大腦的“升級(jí)版”,就像是普通人的大腦和一個(gè)天才的超級(jí)大腦之間的差距。
大模型本質(zhì)上是深度學(xué)習(xí)中的一種模型,參數(shù)非常多,數(shù)據(jù)量也極其龐大。它們不僅能看圖識(shí)字,還能寫文章、編程、聊天,甚至幫你做決策。這些模型往往有數(shù)十億甚至上千億個(gè)參數(shù),數(shù)據(jù)訓(xùn)練量也是海量的。
我們做一個(gè)比喻:小模型可能就像一個(gè)小學(xué)畢業(yè)的學(xué)生,只能處理一些簡(jiǎn)單問(wèn)題。而大模型則像是個(gè)博士后,知識(shí)面廣、能力強(qiáng),能處理各種復(fù)雜的任務(wù)。從生成圖片、寫詩(shī)歌、到復(fù)雜的技術(shù)問(wèn)題,大模型幾乎是無(wú)所不能。
走進(jìn)大模型應(yīng)用-大模型落地問(wèn)題
2023年到2024年這兩年是大模型飛速發(fā)展的時(shí)期,仿佛進(jìn)入了“大模型狂潮”。各種新模型層出不窮,似乎每個(gè)月都有新名字、新功能出現(xiàn)。但是,這些模型的光鮮外表背后,真正的挑戰(zhàn)是如何將這些技術(shù)落地到實(shí)際應(yīng)用中。如果沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用的場(chǎng)景,大模型最終將只是技術(shù)的“紙上談兵”。
在這兩年里,我們見(jiàn)證了大模型的飛速進(jìn)化。無(wú)論是大型語(yǔ)言模型(LLM)、圖像生成模型,還是多模態(tài)模型,它們都在不斷突破技術(shù)極限,展現(xiàn)出驚人的能力。這種快速發(fā)展就像是青春期的“野蠻生長(zhǎng)”,充滿了力量與潛力,但同時(shí)也帶來(lái)了不少的挑戰(zhàn)。
例如,GPT-4、Claude 3等先進(jìn)模型在生成自然語(yǔ)言、理解上下文等方面表現(xiàn)出色,堪稱智能體中的“超級(jí)明星”。而圖像生成模型如DALL-E 3、Midjourney等,也讓我們驚嘆于其創(chuàng)造力和表現(xiàn)力。這些技術(shù)的進(jìn)步讓我們對(duì)未來(lái)充滿期待,但實(shí)際應(yīng)用卻是檢驗(yàn)這些技術(shù)價(jià)值的關(guān)鍵。
從技術(shù)到應(yīng)用:大模型的實(shí)際挑戰(zhàn)
雖然大模型在技術(shù)上取得了突破,但要真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)化和實(shí)際應(yīng)用,依然面臨很多挑戰(zhàn)。
01、實(shí)際需求對(duì)接
技術(shù)再先進(jìn),也需要與實(shí)際需求對(duì)接。例如,某些大模型可能在學(xué)術(shù)界或者技術(shù)展示中表現(xiàn)優(yōu)秀,但如果它們不能解決實(shí)際問(wèn)題或提供具體的商業(yè)價(jià)值,就難以被廣泛采用。因此,將技術(shù)與市場(chǎng)需求對(duì)接,找到真正有需求的應(yīng)用場(chǎng)景,是大模型落地的首要任務(wù)。
02、數(shù)據(jù)隱私與倫理問(wèn)題
大模型處理的數(shù)據(jù)量龐大,涉及的隱私和倫理問(wèn)題也隨之而來(lái)。如何保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私、避免模型的偏見(jiàn)和不公正行為,是技術(shù)應(yīng)用中必須面對(duì)的問(wèn)題。只有在這些問(wèn)題得到妥善解決的情況下,大模型才能真正被企業(yè)和用戶接受。
03、成本與效益
大模型的訓(xùn)練和運(yùn)行成本非常高,這也是其推廣應(yīng)用的一個(gè)瓶頸。如何在保證技術(shù)效果的前提下降低成本,提高效益,是企業(yè)在考慮引入大模型時(shí)必須面對(duì)的問(wèn)題。找到合適的商業(yè)模式,才能使大模型的應(yīng)用更具可持續(xù)性。
走進(jìn)大模型應(yīng)用-AI Agent
隨著大模型技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的企業(yè)和開(kāi)發(fā)者開(kāi)始探索如何將這些強(qiáng)大的模型應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),許多Agent框架應(yīng)運(yùn)而生,幫助開(kāi)發(fā)者更高效地構(gòu)建、管理和優(yōu)化大模型應(yīng)用。今天,我們就來(lái)聊聊如何結(jié)合當(dāng)前一些Agent框架來(lái)開(kāi)發(fā)大模型應(yīng)用。
AI Agent 是指一種能夠自主執(zhí)行任務(wù)或處理特定問(wèn)題的智能系統(tǒng)。它通常使用人工智能技術(shù)來(lái)模擬人類的思維和決策過(guò)程,能夠理解輸入的信息、做出相應(yīng)的反應(yīng),并采取行動(dòng)。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),Agent框架是一種工具或平臺(tái),旨在簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)、部署和管理智能代理的過(guò)程。智能代理(Agent)是指能夠自主完成任務(wù)的程序,它可以基于環(huán)境變化做出決策、進(jìn)行交互等。
常見(jiàn)的大模型開(kāi)發(fā)方法
我們本次介紹三種類型的大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)方法,第一種是基于各種架構(gòu)平臺(tái)進(jìn)行智能體開(kāi)發(fā),第二種是基于私有化部署的開(kāi)源平臺(tái)進(jìn)行智能體開(kāi)發(fā)、第三種是直接在代碼中調(diào)用開(kāi)發(fā),也就是集成框架。他們都屬于智能代理,或是說(shuō)是AI Agent。
01、構(gòu)架平臺(tái)
文心智能體平臺(tái):百度推出的一款基于文心大模型的Agent平臺(tái)。該平臺(tái)支持開(kāi)發(fā)者根據(jù)不同行業(yè)領(lǐng)域和應(yīng)用場(chǎng)景選擇不同的開(kāi)發(fā)方式,從而構(gòu)建出滿足特定需求的智能體。
Coze(扣子):字節(jié)跳動(dòng)推出的一個(gè)AI聊天機(jī)器人和應(yīng)用程序編輯開(kāi)發(fā)平臺(tái)。扣子允許開(kāi)發(fā)者創(chuàng)建類似GPT的機(jī)器人,并且有海外版本可供使用。
豆包:同樣由字節(jié)跳動(dòng)推出,這是一個(gè)專門用于構(gòu)建類GPT聊天機(jī)器人的AI應(yīng)用構(gòu)建平臺(tái),提供了豐富的工具和支持。
飛書智能伙伴:飛書是字節(jié)跳動(dòng)旗下的在線辦公品牌,其智能伙伴是一個(gè)開(kāi)放的AI服務(wù)框架,支持多種大模型以及用戶自定義構(gòu)建智能伙伴。
釘釘AI助理:釘釘提供的智能化工具,集成了釘釘?shù)腁I產(chǎn)品能力。企業(yè)和個(gè)人用戶可以根據(jù)自己的需求創(chuàng)建個(gè)性化的AI助理。
天工SkyAgents:昆侖萬(wàn)維開(kāi)發(fā)的AI Agent開(kāi)發(fā)平臺(tái),基于“天工大模型”打造,具有自主學(xué)習(xí)和獨(dú)立思考的能力,適用于多種應(yīng)用場(chǎng)景。
秘塔:一個(gè)專注于AI Agent開(kāi)發(fā)的平臺(tái),支持創(chuàng)建多樣化的多模態(tài)AI Agent,包括客戶服務(wù)、個(gè)人助手等領(lǐng)域。
AWS Amazon Lex:亞馬遜提供的一項(xiàng)服務(wù),用于構(gòu)建對(duì)話式AI應(yīng)用,如聊天機(jī)器人和語(yǔ)音助手。它利用了深度學(xué)習(xí)技術(shù),能夠理解和生成自然語(yǔ)言,支持文本和語(yǔ)音交互。
Microsoft Bot Framework:微軟推出的全面解決方案,旨在幫助開(kāi)發(fā)者構(gòu)建和連接智能對(duì)話機(jī)器人。該框架包括了Bot Builder SDK、Azure Bot Service以及LUIS (Language Understanding) 等組件。
Dialogflow (Google):原名Api.ai,后被谷歌收購(gòu)。Dialogflow 是一個(gè)強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理平臺(tái),用于構(gòu)建文本或語(yǔ)音對(duì)話界面。它支持多語(yǔ)言,并且可以集成到各種應(yīng)用和服務(wù)中。
02、開(kāi)源可私有化部署構(gòu)架平臺(tái)
AutoGen:
GitHub: microsoft/autogen
AutoGen 是由微軟研究院開(kāi)發(fā)的開(kāi)源框架,旨在構(gòu)建高級(jí)AI Agent和multi-Agent系統(tǒng)。它強(qiáng)調(diào)模塊化、可擴(kuò)展性和易用性。
Langfuse:
GitHub: langfuse/langfuse
Langfuse 是一個(gè)開(kāi)源框架,專注于構(gòu)建高效能的AI Agent,特別適合需要處理大量文本數(shù)據(jù)的應(yīng)用。它支持私有化部署。
BabyAGI:
GitHub: yoheinakajima/babyagi
BabyAGI 是一個(gè)輕量級(jí)的AI Agent框架,設(shè)計(jì)用于快速實(shí)驗(yàn)和原型開(kāi)發(fā)。它支持私有化部署,非常適合小型團(tuán)隊(duì)或個(gè)人開(kāi)發(fā)者使用。
Dify:
GitHub: langgenius/dify
Dify提供了豐富的API和工具,幫助開(kāi)發(fā)者快速構(gòu)建和部署AI Agent,同時(shí)支持私有化部署以確保數(shù)據(jù)安全。
03、集成框架
LangChain:一個(gè)用于構(gòu)建基于語(yǔ)言模型的應(yīng)用的框架,支持多種語(yǔ)言模型和數(shù)據(jù)源的集成。
Rasa:一個(gè)開(kāi)源的對(duì)話式AI框架,專注于構(gòu)建智能對(duì)話代理,支持對(duì)話管理和自然語(yǔ)言理解。
Haystack:一個(gè)用于構(gòu)建搜索和問(wèn)答系統(tǒng)的框架,支持大規(guī)模的信息檢索和答案生成。
走進(jìn)大模型開(kāi)發(fā)-部署我的AI?Agent平臺(tái)
本次我們使用Dify部署一個(gè)AI Agent平臺(tái),方便我們后續(xù)開(kāi)發(fā)。
01、Dify下載安裝
Dify下載地址:https://github.com/langgenius/dify
Dify部署需要有Docker運(yùn)行環(huán)境,我使用的是Linux系統(tǒng)的Docker運(yùn)行環(huán)境,把dify-main.zip放入Linux系統(tǒng)文件夾,執(zhí)行 unzip dify-main.zip,下圖為解壓后的文件信息:
在此文件夾中執(zhí)行如下命令:
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
稍等片刻,我們就會(huì)看到Docker已經(jīng)運(yùn)行起來(lái)9個(gè)容器:有web、緩存、數(shù)據(jù)庫(kù)等。
我們看到Docker映射出80端口,我們直接用瀏覽器訪問(wèn)Linux服務(wù)器IP地址,即可看到如下頁(yè)面:
02、Dify?基本配置
先在登錄頁(yè)面初始化好管理員,我們即可登錄,下面圖片為登錄成功后的首頁(yè):
點(diǎn)擊右上角用戶名下的設(shè)置菜單,選擇模型供應(yīng)商,我們看到這里支持多種模型接入,我在這里只演示接入OpenAI模型。
在OpenAI模型上選擇設(shè)置,輸入你的API Key。
回到主頁(yè)面,在知識(shí)庫(kù)區(qū)域,我們可以上傳自己的數(shù)據(jù)。
03、創(chuàng)建一個(gè)聊天助手
本次我們創(chuàng)建一個(gè)最簡(jiǎn)單的聊天助手,后續(xù)文章再進(jìn)行詳解:
選擇 工作室->聊天助手->創(chuàng)建空白應(yīng)用
選擇對(duì)應(yīng)的類型,及填寫名稱后,點(diǎn)擊確定。
選擇右上角模型為gpt-4o,點(diǎn)擊發(fā)布下拉菜單的運(yùn)行。
如下,我們即可開(kāi)始對(duì)話:
我們也可以把剛創(chuàng)建好的聊天助手集成到其它應(yīng)用中,后續(xù)文章會(huì)繼續(xù)講解。