企业官网建设流程全解析

装饰公司在哪个网站上接活,品牌注册怎么注册,免费的看电影电视剧的app,外贸网站建设注意事项LLM 的潜力与局限性 LLM 在语言生成、复杂任务理解等方面展现了强大的能力#xff0c;特别是在需要生成纯文本输出的场景#xff08;如聊天机器人、文本摘要#xff09;中#xff0c;表现尤为出色。然而#xff0c;当需要超出“纸上谈兵”的实际应用时#xff0c;这些模型…LLM 的潜力与局限性LLM 在语言生成、复杂任务理解等方面展现了强大的能力特别是在需要生成纯文本输出的场景如聊天机器人、文本摘要中表现尤为出色。然而当需要超出“纸上谈兵”的实际应用时这些模型依赖于外部用户执行建议的操作并反馈结果。Agent 系统的引入Agent 系统通过赋予模型与环境交互的能力解决了上述问题。这些系统通常利用一组工具让模型能够执行特定操作实现通过试错过程迭代解决问题的能力。Multi-Agent 系统的概念Multi-Agent 系统的核心是让模型能够访问其他 Agent 作为工具分配任务给专用模型并将输出结果组合成完整的解决方案。典型的实现方式是使用一个管理 Agent 来协调其他 Agent 的工作流从而解决复杂任务。对底层模型的需求Multi-Agent 系统需要一个强大的 LLM 作为核心支持该模型必须能够理解工具的用途灵活地将问题分解为各个可操作的子问题。这使得诸如 ChatGPT 和 Claude 这样的专有模型成为 Agent 系统的首选。然而随着开源 LLM 性能的提升一些开源模型在某些场景下表现得几乎与专有模型相当甚至体积适中的开源模型现在也能完成几年前无法想象的复杂任务。使用Qwen2.5-7B-Instruct的案例本文展示了一种基于消费级硬件运行的“小型”开源 LLM如何在 Multi-Agent 系统中取得良好效果。具体来说作者通过教程介绍了如何使用Qwen2.5-7B-Instruct构建一个 Multi-Agentic RAG 系统代码实现已上传至 GitHubhttps://github.com/GabrieleSgroi/multiagentic_ragReAct 框架将推理与操作结合的 LLM Agent 方案ReAct 是一种广受欢迎的框架最早在论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中提出专为构建基于 LLM 的 Agent 而设计。其核心理念是将**链式思维Chain of Thought**提示的优势整合到 Agent 框架中。ReAct 的关键在于**交替执行推理Reasoning和操作Acting**步骤推理Thought模型生成一系列推理步骤包括整体规划和特定工具使用建议。操作Action根据推理结果模型调用相关工具。观察Observation模型接收来自环境的反馈并据此更新高层计划。通过这种交替方式ReAct 框架允许模型动态生成推理路径在与环境交互的同时不断调整计划从而实现迭代和增量式的任务解决。这种设计能够让模型在每个循环中优化操作路径不断改进任务解决方案尤其适用于复杂问题的分步解决。Code AgentCode Agent 是一种特殊的 LLM Agent通过可执行的 Python 代码与环境交互。它基于论文《Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents》中提出的 CodeAct 框架。与 ReAct 框架类似CodeAct 的区别在于每个操作步骤Action由可执行的任意代码组成能够执行多项操作。这些 Code Agent 通过预定义的工具以常规 Python 函数形式提供完成任务。下面是原始论文中的一个具体例子展示了 Code Agent 如何需要更少的操作来解决某些任务。Code Agent 相较于使用 JSON 或其他文本格式进行操作的传统 Agent具有以下独特优势灵活性可以结合现有软件包和任务特定的手工工具执行复杂任务。自我调试Agent 能够利用错误信息自行调试生成的代码。自然性LLM 在预训练数据中广泛接触代码使代码成为一种更自然的操作格式。高效性代码可以存储中间结果并在单个操作中组合多项任务而 JSON 或其他文本格式可能需要多步操作完成相同任务。基于这些特点Code Agent 在性能和执行速度上优于传统 Agent。Hugging Face 提供了构建 Code Agent 的模块化工具清晰与模块化Hugging Face 的 Transformer Agent 框架以清晰性和模块化为核心设计原则便于用户掌控 Agent 系统中各个复杂的互联部分是构建灵活自定义 Agent 系统的理想选择。与开源模型兼容框架与 Hugging Face 生态系统的模型和工具无缝集成方便用户访问和使用现有资源。生成代码的安全性一直是 LLM Agent 面临的挑战因为无约束的代码可能引发严重问题如意外删除重要文件。Hugging Face 的 Code Agent 采用自下而上的安全执行方式操作授权代码解释器仅能执行显式授权的操作而非传统的“禁用危险操作”的顶层限制方式。功能白名单实现包括一份可执行函数和安全模块的白名单未经预先授权的代码将无法执行。通过这些功能Hugging Face 的 Code Agent 为构建安全、高效、灵活的 Multi-Agent 系统提供了强大的支持。Agentic RAGRAG 是当前 LLM 信息检索任务的事实标准。其主要优势包括保持信息更新通过检索最新信息弥补模型训练数据的时效性不足。提供特定信息访问特定领域的数据源增强模型的专业性。减少幻觉现象提高生成结果的准确性和可信度。提升可解释性通过返回数据源帮助用户监督和理解生成过程。然而传统的 RAG 工作流程基于用户查询的语义相似性进行检索然后通过检索信息增强上下文在以下场景中效果有限需要与信息源交互的任务。需要多个信息片段来回答的复杂查询。需要非平凡数据操作以将查询与信息源连接的复杂任务。一个具体挑战是多跳问题回答Multi-Hop Question Answering, MHQA。这类任务需要从多个信息片段中提取并组合信息可能涉及多轮推理。例如针对问题“桦木胶合板是否漂浮在乙醇中”即使数据源包含两种材料的密度信息传统 RAG 框架可能因为缺乏直接链接而无法完成推理。为克服上述局限Agentic 系统成为增强 RAG 的流行方法任务分解LLM Agent 可以将原始查询分解为一系列子查询。动态调整Agent 通过语义搜索工具检索子查询的信息并根据收集到的信息实时调整计划。自主决策Agent 可自主判断是否已收集足够的信息回答问题或是否需要继续检索。将 Agentic RAG 扩展为 Multi-Agentic 系统可进一步提升性能任务分工为每个 Agent 分配明确职责例如将高层次任务规划与文档交互分开。协作处理多个 Agent 协同完成复杂任务提高效率和准确性。Multi-Agentic 系统可在复杂任务中表现出色。下一部分将展示这种系统的具体实现方案以说明其如何提升 RAG 的能力。Multi-Agent RAG 系统的架构与实现系统目标与架构设计目标构建一个能够通过 Wikipedia 搜索回答用户问题的系统。Agent 结构由三个 Agent 组成层级结构如下管理 AgentManager Agent拆分任务并整合结果返回最终答案。接收用户问题拆分为子任务调用 Wikipedia 搜索 Agent 收集信息并整合返回最终答案。Wikipedia 搜索 AgentWikipedia Search Agent检索相关页面并提取信息。基于 wikipedia 包利用语义搜索定位潜在的 Wikipedia 相关页面必要时调用页面搜索 Agent 提取更具体的信息将页面列表及摘要返回给管理 Agent。页面搜索 AgentPage Search Agent从特定 Wikipedia 页面提取与查询相关的信息。使用 LangChain 提供的 FAISS 向量数据库将页面内容分块嵌入利用语义相似度检索相关段落。每个 Agent 都可调用下层 Agent 作为工具系统基于 ReAct 框架设计使用代码执行实现 Agent 间的协作。实现选择与优化策略提示词优化每个 Agent 都有专门设计的系统提示词包含针对性任务示例以增强模型性能。针对聊天模型如 Qwen2.5–7B-Instruct提示词模板遵循模型的交互格式。历史记录总结为避免上下文过长影响性能限制 Agent 仅接收必要的历史记录系统消息、初始任务、最后的动作及所有观察结果。删除已解决错误的记录仅保留最新错误。工具管理与代理包装将 Agent 包装为工具增强提示词控制简化实现流程同时减少提示词长度以提升计算速度。限制页面搜索尝试次数避免页面搜索 Agent 在无关页面上浪费资源设置最大尝试次数超过限制后返回最后的观察结果。工具响应优化针对 Qwen2.5–7B-Instruct 模型的聊天模板仅支持 “system”、“user” 和 “assistant” 角色将观察结果作为用户消息返回。通过分层结构和定制化的提示词实现了一个高效的 Multi-Agent RAG 系统。该架构结合 Wikipedia 数据和语义搜索技术为复杂查询提供了解决方案并展示了开源 LLM 在 Multi-Agent 场景中的潜力。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”