大模型應(yīng)用開發(fā)-走進(jìn)大模型應(yīng)用

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)未來的無限暢想。

曾經(jīng)，我們對(duì)"智能"還只是停留在科幻小說中的奇妙幻想，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，越來越多的大型模型被研發(fā)出來，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，聽起來很酷炫，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、寫詩歌、到復(fù)雜的技術(shù)問題，大模型幾乎是無所不能。

走進(jìn)大模型應(yīng)用-大模型落地問題

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，我們見證了大模型的飛速進(jìn)化。無論是大型語言模型（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)隱私與倫理問題

大模型處理的數(shù)據(jù)量龐大，涉及的隱私和倫理問題也隨之而來。如何保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私、避免模型的偏見和不公正行為，是技術(shù)應(yīng)用中必須面對(duì)的問題。只有在這些問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，越來越多的企業(yè)和開發(fā)者開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，我們就來聊聊如何結(jié)合當(dāng)前一些Agent框架來開發(fā)大模型應(yīng)用。

AI Agent 是指一種能夠自主執(zhí)行任務(wù)或處理特定問題的智能系統(tǒng)。它通常使用人工智能技術(shù)來模擬人類的思維和決策過程，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)單來說，Agent框架是一種工具或平臺(tái)，旨在簡(jiǎn)化開發(fā)、部署和管理智能代理的過程。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。

常見的大模型開發(fā)方法

我們本次介紹三種類型的大模型應(yīng)用開發(fā)方法，第一種是基于各種架構(gòu)平臺(tái)進(jìn)行智能體開發(fā)，第二種是基于私有化部署的開源平臺(tái)進(jìn)行智能體開發(fā)、第三種是直接在代碼中調(diào)用開發(fā)，也就是集成框架。他們都屬于智能代理，或是說是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)用程序編輯開發(fā)平臺(tái)?？圩釉试S開發(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：昆侖萬維開發(fā)的AI Agent開發(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言，支持文本和語音交互。

Microsoft Bot Framework：微軟推出的全面解決方案，旨在幫助開發(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。Dialogflow 是一個(gè)強(qiáng)大的自然語言處理平臺(tái)，用于構(gòu)建文本或語音對(duì)話界面。它支持多語言，并且可以集成到各種應(yīng)用和服務(wù)中。

02、開源可私有化部署構(gòu)架平臺(tái)

AutoGen：

GitHub: microsoft/autogen

AutoGen 是由微軟研究院開發(fā)的開源框架，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)人開發(fā)者使用。

Dify:

GitHub: langgenius/dify

Dify提供了豐富的API和工具，幫助開發(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)建基于語言模型的應(yīng)用的框架，支持多種語言模型和數(shù)據(jù)源的集成。

Rasa：一個(gè)開源的對(duì)話式AI框架，專注于構(gòu)建智能對(duì)話代理，支持對(duì)話管理和自然語言理解。

Haystack：一個(gè)用于構(gòu)建搜索和問答系統(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 dockercp .env.example .envdocker compose up -d

稍等片刻，我們就會(huì)看到Docker已經(jīng)運(yùn)行起來9個(gè)容器：有web、緩存、數(shù)據(jù)庫等。

我們看到Docker映射出80端口，我們直接用瀏覽器訪問Linux服務(wù)器IP地址，即可看到如下頁面：

02、Dify?基本配置

先在登錄頁面初始化好管理員，我們即可登錄，下面圖片為登錄成功后的首頁：

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。

回到主頁面，在知識(shí)庫區(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。