大模型在人工智能領域的應用正迅速擴展，從最初的提示詞（Prompt）工程到追求通用人工智能（AGI）的宏偉目標，這一旅程充滿了挑戰(zhàn)與創(chuàng)新。本文將探索大模型在實際應用中的進展，以及它們?nèi)绾螢閷崿F(xiàn)AGI鋪平道路。

基于AI大模型的推理功能，結(jié)合了RAG（檢索增強生成）、智能體（Agent）、知識庫、向量數(shù)據(jù)庫、知識圖譜等先進技術，我們向?qū)崿F(xiàn)真正的AGI（通用人工智能）邁出了重要步伐。

為了方便大家理解，將AI大模型視作類比人類大腦的存在，我們與之交互，仿佛是在與一個能夠理解并使用人類語言的智能體溝通。這樣的AI大模型能夠接收信息、生成回應，并且提供答案。然而，就像人類也會犯錯一樣，AI大模型提供的答案也可能不完全準確。下面分別對提示詞工程，RAG，AI Agent， Fine-tuning，F(xiàn)unction calling ，知識庫，知識圖譜等應用進行詳細介紹。

一、提示詞工程（Prompt Engineering）

提示詞工程涉及設計和使用特定的提示詞或問題構(gòu)造來引導語言模型生成期望的輸出或執(zhí)行特定的任務。提示詞就像是給AI的一把鑰匙，用來開啟特定知識寶庫的大門。

Prompt = 角色 + 任務 + 要求 + 細節(jié)【步驟拆解、范例說明，技巧點撥等】

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提示詞看起來很簡單，給出一句話，大模型就會給出問題響應，但要想大模型精準回復問題，是自己想要的答案，還需要有結(jié)構(gòu)化的提示詞知識。

1.1 結(jié)構(gòu)化Prompt

結(jié)構(gòu)化Prompt是一種預定義的輸入格式，它指導AI對話系統(tǒng)以特定的方式理解和響應用戶的查詢。與傳統(tǒng)的自由形式的Prompt相比，結(jié)構(gòu)化Prompt通過提供清晰的指令和格式要求，幫助AI更準確地捕捉用戶的意圖。

1.2 結(jié)構(gòu)化Prompt的重要性

1.提高理解力：結(jié)構(gòu)化Prompt通過明確的指令幫助AI更好地理解用戶的查詢意圖。

2.增強一致性：它們確保了對話的一致性，因為AI會以相同的方式處理類似的查詢。

3.提升效率：結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)更容易被AI處理，從而提高了對話系統(tǒng)的整體效率。

4.減少歧義：它們減少了用戶的輸入歧義，降低了AI誤解用戶意圖的可能性。

1.3 如何設計結(jié)構(gòu)化Prompt

1.明確目標：在設計Prompt之前，明確你希望AI執(zhí)行的任務或回答的問題類型。

2.使用清晰的語法：確保Prompt使用簡單、明確的語法，避免模糊或復雜的句子結(jié)構(gòu)。

3.包含關鍵信息：確保Prompt包含了完成任務所需的所有關鍵信息。

4.測試和迭代：設計完成后，通過測試來驗證Prompt的有效性，并根據(jù)反饋進行迭代。

1.4 構(gòu)建結(jié)構(gòu)化Prompt的要素

結(jié)構(gòu)化Prompt涉及多個關鍵部分：

1.角色定義（# Role）：明確AI角色，增強特定領域的信息輸出。

2.作者信息（## Profile）：包括作者、版本和描述，增加信息的可信度。

3.目標設定（## Goals）：一句話明確Prompt的目的。

4.限制條件（## Constrains）：幫助AI“剪枝”，避免無效的信息分支。

5.技能描述（## Skills）：強化AI在特定領域的知識和能力。

6.工作流程（## Workflow）：指導AI如何交流和輸出信息。

7.初始化對話（# Initialization）：開始時的對話，重申關注的重點。

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二、RAG與知識庫

RAG即Retrieval-Augmented Generation，是一種結(jié)合檢索和生成技術的模型。它通過引用外部知識庫的信息來生成答案或內(nèi)容，具有較強的可解釋性和定制能力，適用于問答系統(tǒng)、文檔生成、智能助手等多個自然語言處理任務中。RAG模型的優(yōu)勢在于通用性強、可實現(xiàn)即時的知識更新，以及通過端到端評估方法提供更高效和精準的信息服務。

為什么要用 RAG，因為大模型（LLM）的知識存在固有缺陷：

?知識不新：由于訓練的時間和成本，大模型的知識往往是舊的，如 GPT-4 Turbo 的知識庫截至時間是 2023 年 4 月

?知識不全：缺少專業(yè)的領域知識或私有的業(yè)務知識

2.1 RAG架構(gòu)

RAG的工作原理是通過檢索大規(guī)模文檔集合中的相關信息，然后利用這些信息來指導文本的生成，從而提高預測的質(zhì)量和準確性。

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RAG = LLM+知識庫

具體而言，RAG通過三個關鍵部分實現(xiàn)工作：檢索、利用和生成。在檢索階段，系統(tǒng)會從文檔集合中檢索相關信息；在利用階段，系統(tǒng)會利用這些檢索到的信息來填充文本或回答問題；最后在生成階段，系統(tǒng)會根據(jù)檢索到的知識來生成最終的文本內(nèi)容。

通過這一過程，RAG模型能夠在各種自然語言處理任務中發(fā)揮作用，如問答系統(tǒng)、文檔生成和自動摘要、智能助手和虛擬代理、信息檢索以及知識圖譜填充等。同時，RAG模型具有及時更新、解釋性強、高度定制能力、安全隱私管理以及減少訓練成本等優(yōu)點。與微調(diào)相比，RAG是通用的，適用于多種任務，并且能夠?qū)崿F(xiàn)即時的知識更新而無需重新訓練模型。

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2.2 知識庫介紹

對于企業(yè)而言，構(gòu)建一個符合自身業(yè)務需求的知識庫是至關重要的。通過RAG、微調(diào)等技術手段，我們可以將通用的大模型轉(zhuǎn)變?yōu)閷μ囟ㄐ袠I(yè)有著深度理解的“行業(yè)專家”，從而更好地服務于企業(yè)的具體業(yè)務需求。這樣的知識庫基本上適用于每個公司各行各業(yè)，包括：市場調(diào)研知識庫、人力資源知識庫、項目管理知識庫、技術文檔知識庫、項目流程知識庫、招標投標知識庫等等。

知識庫的技術架構(gòu)分為兩部分：

第一、離線的知識數(shù)據(jù)向量化

?加載：通過文檔加載器（Document Loaders）加載數(shù)據(jù)/知識庫。

?拆分：文本拆分器將大型文檔拆分為較小的塊。便于向量或和后續(xù)檢索。

?向量：對拆分的數(shù)據(jù)塊，進行 Embedding 向量化處理。

?存儲：將向量化的數(shù)據(jù)塊存儲到向量數(shù)據(jù)庫 VectorDB 中，方便進行搜索。

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第二、在線的知識檢索返回

?檢索：根據(jù)用戶輸入，使用檢索器從存儲中檢索相關的 Chunk。

?生成：使用包含問題和檢索到的知識提示詞，交給大語言模型生成答案。

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2.3 RAG應用場景

1.問答系統(tǒng)（QA Systems）：RAG可以用于構(gòu)建強大的問答系統(tǒng)，能夠回答用戶提出的各種問題。它能夠通過檢索大規(guī)模文檔集合來提供準確的答案，無需針對每個問題進行特定訓練。

2.文檔生成和自動摘要（Document Generation and Automatic Summarization）：RAG可用于自動生成文章段落、文檔或自動摘要，基于檢索的知識來填充文本，使得生成的內(nèi)容更具信息價值。

3.智能助手和虛擬代理（Intelligent Assistants and Virtual Agents）：RAG可以用于構(gòu)建智能助手或虛擬代理，結(jié)合聊天記錄回答用戶的問題、提供信息和執(zhí)行任務，無需進行特定任務微調(diào)。

4.信息檢索（Information Retrieval）：RAG可以改進信息檢索系統(tǒng)，使其更準確深刻。用戶可以提出更具體的查詢，不再局限于關鍵詞匹配。

5.知識圖譜填充（Knowledge Graph Population）：RAG可以用于填充知識圖譜中的實體關系，通過檢索文檔來識別和添加新的知識點。

三、智能體（AI Agent）

在 AI 大模型時代，任何具備獨立思考能力并能與環(huán)境進行交互的實體，都可以被抽象地描述為智能體（Agent）。這個英文詞匯在 AI 領域被普遍采納，用以指代那些能夠自主活動的軟件或硬件實體。在國內(nèi)，我們習慣將其譯為“智能體”，盡管過去也曾出現(xiàn)過“代理”、“代理者”或“智能主體”等譯法。智能體構(gòu)建在大語言模型的推理能力基礎上，對大語言模型的 Planning 規(guī)劃的方案使用工具執(zhí)行（Action） ,并對執(zhí)行的過程進行觀測（Observation）,保證任務的落地執(zhí)行。

Agent一詞起源于拉丁語中的Agere，意思是“to do”。在LLM語境下，Agent可以理解為在某種能自主理解、規(guī)劃決策、執(zhí)行復雜任務的智能體。

AI Agent是由人工智能驅(qū)動的程序，當給定目標時，它們能夠自己創(chuàng)建任務、完成任務、創(chuàng)建新任務、重新確定任務列表的優(yōu)先級、完成新的頂級任務，并循環(huán)直到達到目標。

Agent = LLM+Planning+Tool use+Feedback

Agent 是讓 LLM 具備目標實現(xiàn)的能力，并通過自我激勵循環(huán)來實現(xiàn)這個目標。

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3.1 PDCA思維模型

PDCA思維模型大家應該都了解，我們可以把智能體執(zhí)行過程比作PDCA思維模型，我們可以將完成一項任務進行拆解，按照作出計劃、計劃實施、檢查實施效果，然后將成功的納入標準，不成功的留待下一循環(huán)去解決。目前，這是人們高效完成一項任務非常成功的經(jīng)驗總結(jié)。

3.2 智能體架構(gòu)

PDCA 循環(huán)是人日常做事思維模型，大模型是否可以像人一樣，讓大模型代替人的工作。因而，智能體應運而生，讓大模型具備執(zhí)行能力。

要讓LLM替代人去做事，我們可以基于PDCA模型進行規(guī)劃、執(zhí)行、評估和反思。

規(guī)劃能力（Plan）：智能體（Agent）的大腦能夠?qū)碗s的大任務細分為小的、可操作的子任務，這種能力對于高效、有序地處理大型任務至關重要。

執(zhí)行能力（Do）：智能體能學會在內(nèi)部知識不足時調(diào)用外部API，例如獲取實時信息、執(zhí)行代碼或訪問專有知識庫。這需要構(gòu)建一個平臺加工具的生態(tài)系統(tǒng)，鼓勵其他廠商提供更多工具組件，共同形成繁榮的生態(tài)系統(tǒng)。

評估能力（Check）：任務執(zhí)行后，智能體需要判斷結(jié)果是否達到預期目標，并在出現(xiàn)異常時進行分類、定位和原因分析。這種能力通常不是通用大模型所具備的，需要針對特定場景進行定制化的小模型訓練。

反思能力（Action）：基于評估結(jié)果，智能體能夠及時結(jié)束任務或進行歸因分析，總結(jié)成功的關鍵因素。如果出現(xiàn)異?；蚪Y(jié)果不符合目標，智能體會提出應對策略，重新規(guī)劃并啟動新的循環(huán)過程，這是整個任務管理流程的核心部分。

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下圖是智能體架構(gòu)典型的架構(gòu)，在很多智能化介紹文檔都有引用。

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LLM作為一種智能代理，引發(fā)了人們對人工智能與人類工作的關系和未來發(fā)展的思考。它讓我們思考人類如何與智能代理合作，從而實現(xiàn)更高效的工作方式。而這種合作方式也讓我們反思人類自身的價值和特長所在。

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3.3 智能體開發(fā)框架

智能體是當前大模型最火熱的話題，如何快速開發(fā)智能體，智能體開發(fā)框架少不了。當下主流的智能體開發(fā)框架有Langchain，metaGPT。

1、Langchain

LangChain是一個用于開發(fā)由語言模型支持的應用程序的框架。它使應用程序能夠：

?感知上下文：將語言模型連接到上下文源（提示說明、小樣本示例、響應的內(nèi)容等）

?推理：依靠語言模型進行推理（關于如何根據(jù)提供的上下文進行回答、采取什么操作等）

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LangChain框架有以下幾個核心組成部分：

?LangChain庫：Python和JavaScript庫。包含無數(shù)組件的接口和集成、將這些組件組合成鏈和Agent的基本運行時，以及鏈和Agent的現(xiàn)成實現(xiàn)。

?LangChain模板：一系列易于部署的參考架構(gòu)，適用于各種任務。

?LangServe：用于將LangChain鏈部署為RESTAPI的庫。

?LangSmith：一個開發(fā)者平臺，可讓您調(diào)試、測試、評估和監(jiān)控基于任何LLM框架構(gòu)建的鏈，并與LangChain無縫集成。

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2、MetaGPT

MetaGPT是一個創(chuàng)新框架，將人類工作流程作為元編程方法整合到基于LLM的多智能體協(xié)作中。它使用標準化操作程序（SOP）編碼為提示，要求模塊化輸出，以增強代理的領域?qū)I(yè)知識并減少錯誤。實驗表明，MetaGPT在協(xié)作軟件工程基準上生成了更連貫和正確的解決方案，展示了將人類知識整合進多智能體系統(tǒng)的潛力，為解決復雜問題提供了新機會。

在MetaGPT看來，可以將智能體想象成環(huán)境中的數(shù)字人，其中

智能體 = 大語言模型（LLM） + 觀察 + 思考 + 行動 + 記憶

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這個公式概括了智能體的功能本質(zhì)。為了理解每個組成部分，讓我們將其與人類進行類比：

1.大語言模型（LLM）：LLM作為智能體的“大腦”部分，使其能夠處理信息，從交互中學習，做出決策并執(zhí)行行動。

2.觀察：這是智能體的感知機制，使其能夠感知其環(huán)境。智能體可能會接收來自另一個智能體的文本消息、來自監(jiān)視攝像頭的視覺數(shù)據(jù)或來自客戶服務錄音的音頻等一系列信號。這些觀察構(gòu)成了所有后續(xù)行動的基礎。

3.思考：思考過程涉及分析觀察結(jié)果和記憶內(nèi)容并考慮可能的行動。這是智能體內(nèi)部的決策過程，其可能由LLM進行驅(qū)動。

4.行動：這些是智能體對其思考和觀察的顯式響應。行動可以是利用 LLM 生成代碼，或是手動預定義的操作，如閱讀本地文件。此外，智能體還可以執(zhí)行使用工具的操作，包括在互聯(lián)網(wǎng)上搜索天氣，使用計算器進行數(shù)學計算等。

5.記憶：智能體的記憶存儲過去的經(jīng)驗。這對學習至關重要，因為它允許智能體參考先前的結(jié)果并據(jù)此調(diào)整未來的行動。

四、向量數(shù)據(jù)庫

向量數(shù)據(jù)庫是專注于存儲和查詢向量的系統(tǒng)，其向量源于文本、語音、圖像等數(shù)據(jù)的向量化表示。相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，向量數(shù)據(jù)庫更擅長處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如：文本、圖像和音頻。在機器學習和深度學習中，數(shù)據(jù)通常以向量形式存在。向量數(shù)據(jù)庫憑借高效存儲、索引和搜索高維數(shù)據(jù)點的能力，在處理比如：數(shù)值特征、文本或圖像嵌入等復雜數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。

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GPT 彰顯了卓越的智能性能，其成功歸功于眾多要素，但在工程實現(xiàn)上，一個決定性的突破在于：神經(jīng)網(wǎng)絡與大型語言模型將語言問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學問題，并以高效工程方法解決了這一數(shù)學挑戰(zhàn)。

在人工智能領域，知識與概念的內(nèi)在表示均采用數(shù)學向量。這個過程，即將詞匯、文本、語句、段落、圖片或音頻等對象轉(zhuǎn)換為數(shù)學向量，被稱為嵌入（Embedding）。

以 OpenAI 為例，它采用一個 1536 維的浮點數(shù)向量空間。當你向 ChatGPT 提出疑問時，輸入的文本首先被編碼并轉(zhuǎn)換成一個數(shù)學向量，隨后作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生的直接輸出也是一個向量，該向量隨后被解碼回人類的自然語言或其他形式，最終呈現(xiàn)給你。

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人工智能大模型的"思考"過程，本質(zhì)上是一系列涉及向量和矩陣的數(shù)學運算，包括加法、乘法以及它們的逆運算。這些運算對于人類來說非常抽象，難以直觀理解。然而，這種數(shù)學形式非常適合通過專用硬件如GPU（圖形處理單元）、FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）或ASIC（專用集成電路）來高效執(zhí)行，從而為AI提供了一個基于硅的仿生"大腦"。這個"大腦"擁有龐大的神經(jīng)元網(wǎng)絡、迅捷的處理速度、先進的學習算法，能夠展現(xiàn)出令人驚嘆的智能水平，并且具備快速自我復制和理論上的持久運行能力。

語言大模型處理的是編碼、運算到輸出的整個流程。但是，單純的計算并不足以支撐其智能行為，記憶同樣是關鍵組成部分。大型模型可以被看作是對人類公開數(shù)據(jù)集進行壓縮和存儲的一種形式，其中包含的豐富知識通過訓練過程被編碼進模型，體現(xiàn)在模型的權重參數(shù)中。為了實現(xiàn)更高精度、更長期、更過程化的大容量記憶存儲，就需要借助向量數(shù)據(jù)庫技術。這些數(shù)據(jù)庫專門設計來高效存儲和檢索高維向量，它們是大模型記憶功能的重要支撐，使得AI系統(tǒng)能夠更精準地回憶和利用已學習的知識。

五、知識圖譜

知識圖譜是一種以圖形式存儲和管理知識的數(shù)據(jù)庫，它基于實體和它們之間的關系來構(gòu)建。這種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫設計用于高效地組織和呈現(xiàn)人類知識的各個方面。

知識圖譜通過語義分析抽取信息，建立實體之間的聯(lián)系，構(gòu)建出層次化的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。在這個網(wǎng)絡中，實體如人物、地點、機構(gòu)等，不僅被賦予了特定的屬性，還通過各種關系與其他實體相連。通過先進的數(shù)據(jù)挖掘技術、信息處理方法和圖形化展示手段，知識圖譜能夠揭示知識領域的演變趨勢，為學術研究提供有力的數(shù)據(jù)支持。

知識圖譜在反欺詐領域應用廣泛，通過分析實體間關系網(wǎng)絡識別潛在欺詐行為。它整合多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多維度風險評估和異常檢測，提高預警準確性。知識圖譜的可視化分析助力快速識別欺詐模式，同時輔助制定和優(yōu)化反欺詐策略。此外，它還用于貸后管理和案件調(diào)查，提升金融風控效率和效果。隨著技術發(fā)展，知識圖譜在反欺詐中的作用日益凸顯。

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知識圖譜與智能體（AI Agent）結(jié)合，提供了豐富的背景知識與實體關系，增強了智能體的決策和理解能力。這種結(jié)合使得智能體能夠執(zhí)行個性化服務、自動化任務、復雜問題解決等，同時提高了學習和適應能力。智能體通過知識圖譜進行上下文理解，實現(xiàn)精準的交互和響應，優(yōu)化了用戶體驗，并提升了服務效率和準確性。

六、微調(diào)（Fine-tuning）

6.1 什么是微調(diào)（Fine-tuning）

大模型微調(diào)是提升AI應用性能的有效手段，主要基于以下幾點考慮：

首先，大模型由于參數(shù)眾多，訓練成本極高，不適宜每家公司都從頭開始訓練。微調(diào)可以在現(xiàn)有模型基礎上進行，性價比更高。

其次，雖然Prompt Engineering是一種易于上手的大模型使用方式，但它存在明顯缺陷。大模型通常對輸入序列長度有限制，而Prompt Engineering可能導致輸入過長，增加推理成本，甚至因超長被截斷，影響輸出質(zhì)量。對企業(yè)而言，微調(diào)可以更有效地控制推理成本。

第三，當Prompt Engineering效果不佳，而企業(yè)又擁有高質(zhì)量的自有數(shù)據(jù)時，微調(diào)可以顯著提升模型在特定領域的性能。

第四，微調(diào)支持個性化服務。企業(yè)可以針對每個用戶的數(shù)據(jù)訓練輕量級的微調(diào)模型，提供定制化服務。

最后，數(shù)據(jù)安全也是微調(diào)的重要原因。對于不能共享給第三方的數(shù)據(jù)，企業(yè)需要自行微調(diào)開源大模型，以滿足業(yè)務需求并保障數(shù)據(jù)安全。

綜上所述，大模型微調(diào)可以降低訓練成本，提升特定領域性能，支持個性化服務，并保障數(shù)據(jù)安全，是企業(yè)利用AI技術的重要策略。通過微調(diào)，企業(yè)可以更高效、更安全地利用大模型，推動業(yè)務發(fā)展。

6.2 如何微調(diào)（Fine-tuning）

在參數(shù)規(guī)模上，大模型微調(diào)主要有兩種方法：全量微調(diào)（FFT）和參數(shù)高效微調(diào)（PEFT）。

FFT通過用特定數(shù)據(jù)訓練模型，將權重矩陣W調(diào)整為W'，從而在相關領域提升性能。然而，F(xiàn)FT存在兩個主要問題：一是訓練成本高，因為微調(diào)的參數(shù)量與預訓練相同；二是災難性遺忘，即微調(diào)可能削弱模型在其他領域的表現(xiàn)。

PEFT旨在解決FFT的這些問題，是目前更流行的微調(diào)方法。從訓練數(shù)據(jù)來源和方法來看，PEFT包括幾種技術路線：

1.監(jiān)督式微調(diào)（SFT），使用人工標注數(shù)據(jù)，通過監(jiān)督學習進行微調(diào)。

2.基于人類反饋的強化學習微調(diào)（RLHF），將人類反饋通過強化學習引入微調(diào)，使模型輸出更符合人類期望。

3.基于AI反饋的強化學習微調(diào)（RLAIF），與RLHF類似，但反饋來自AI，以提高反饋系統(tǒng)的效率。

不同的微調(diào)方法側(cè)重點不同，實際操作中可以結(jié)合多種方案，以達到最佳效果。

七、Function Calling

ChatGPT引入了一個名為Function Calling的新功能，它允許用戶在API調(diào)用中向模型gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613描述函數(shù)，并讓模型智能選擇輸出一個包含調(diào)用這些函數(shù)參數(shù)的JSON對象。不過，Chat completions API本身并不直接調(diào)用這些函數(shù)，而是生成一個JSON，供用戶在自己的代碼中調(diào)用這些函數(shù)。

function calling從本質(zhì)上并不是嚴格的工具調(diào)用， 而是作為工具調(diào)用的前奏，它通過更加結(jié)構(gòu)化的方式指導LLM輸出，為在本地執(zhí)行具體函數(shù)提供了參數(shù)，鋪平了道路。

以“股票價格查詢”為例，可以定義一個名為get_stock_price的函數(shù)，該函數(shù)接收股票代碼作為參數(shù)。LLM根據(jù)用戶的問題，如“請查詢股票代碼為AAPL的價格”，識別出需要調(diào)用get_stock_price函數(shù)，并從問題中提取出參數(shù)值“AAPL”。

開發(fā)者隨后可以根據(jù)這個JSON參數(shù)，在后端用實際的代碼實現(xiàn)查詢股票價格的功能，并將查詢結(jié)果傳遞回LLM，最終由LLM將信息呈現(xiàn)給用戶。

ChatGLM3通過在模型輸入中嵌入函數(shù)描述的邏輯來實現(xiàn)工具調(diào)用，這涉及到對輸入的prompt進行一些調(diào)整，使得模型能夠識別和響應函數(shù)調(diào)用的需求。

總之，工具調(diào)用為LLM提供了調(diào)用外部工具的能力，擴展了其應用范圍，開發(fā)者可以定義各種功能的函數(shù)，幫助LLM完成更復雜的任務。

八、AGI

AGI即通用人工智能（Artificial General Intelligence）。按照維基百科的定義，通用人工智能是具備與人類同等智能、或超越人類的人工智能，能表現(xiàn)正常人類所具有的所有智能行為。

AGI（通用人工智能）代表著人工智能發(fā)展的頂峰，旨在創(chuàng)造能夠理解并處理各類復雜任務的智能系統(tǒng)，與人類智能相匹敵。在通往這一宏偉目標的征途上，一系列關鍵技術發(fā)揮著不可或缺的作用。

AI大模型通過其龐大的數(shù)據(jù)和模型參數(shù)，為理解和生成語言提供了基礎。Prompt Engineering則通過精心設計的提示，引導AI模型產(chǎn)生準確的響應。Agent智能體技術賦予了AI自主行動和決策的能力，而知識庫和向量數(shù)據(jù)庫則為AI提供了豐富的信息資源和高效的數(shù)據(jù)檢索能力。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型結(jié)合了檢索和生成，進一步提升了AI處理任務的靈活性和準確性。知識圖譜則通過結(jié)構(gòu)化的方式，將知識以圖的形式表示，增強了AI的推理和關聯(lián)能力。

這些技術相互配合，形成了一個多元化、高度協(xié)作的AI生態(tài)系統(tǒng)。它們共同推動著AI技術的持續(xù)進步，為實現(xiàn)AGI的終極目標打下了堅實的基礎。隨著技術的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，我們離實現(xiàn)真正的通用人工智能的愿景越來越近。

審核編輯 黃宇