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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，也照亮了我們對未來的無限暢想。
曾經(jīng)，我們對"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。隨著計算能力的提升和數(shù)據(jù)資源的積累，越來越多的大型模型被研發(fā)出來，它們在推動科技進(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？它們具備哪些獨特的特點？在各個行業(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，但其實它并不是一個特別神秘的概念。我們平時接觸到的那些AI系統(tǒng)，它們背后都有一個“大腦”，這個“大腦”就是模型。而“大模型”可以理解為這些AI大腦的“升級版”，就像是普通人的大腦和一個天才的超級大腦之間的差距。
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)十億甚至上千億個參數(shù)，數(shù)據(jù)訓(xùn)練量也是海量的。
我們做一個比喻：小模型可能就像一個小學(xué)畢業(yè)的學(xué)生，只能處理一些簡單問題。而大模型則像是個博士后，知識面廣、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)落地到實際應(yīng)用中。如果沒有實際應(yīng)用的場景，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”，充滿了力量與潛力，但同時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)步讓我們對未來充滿期待，但實際應(yīng)用卻是檢驗這些技術(shù)價值的關(guān)鍵。
從技術(shù)到應(yīng)用：大模型的實際挑戰(zhàn)
雖然大模型在技術(shù)上取得了突破，但要真正實現(xiàn)商業(yè)化和實際應(yīng)用，依然面臨很多挑戰(zhàn)。
01、實際需求對接
技術(shù)再先進(jìn)，也需要與實際需求對接。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際問題或提供具體的商業(yè)價值，就難以被廣泛采用。因此，將技術(shù)與市場需求對接，找到真正有需求的應(yīng)用場景，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)練和運行成本非常高，這也是其推廣應(yīng)用的一個瓶頸。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必須面對的問題。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)用于實際場景。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，許多Agent框架應(yīng)運而生，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。
簡單來說，Agent框架是一種工具或平臺，旨在簡化開發(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
文心智能體平臺：百度推出的一款基于文心大模型的Agent平臺。該平臺支持開發(fā)者根據(jù)不同行業(yè)領(lǐng)域和應(yīng)用場景選擇不同的開發(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)跳動推出的一個AI聊天機(jī)器人和應(yīng)用程序編輯開發(fā)平臺?？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)跳動推出，這是一個專門用于構(gòu)建類GPT聊天機(jī)器人的AI應(yīng)用構(gòu)建平臺，提供了豐富的工具和支持。
飛書智能伙伴：飛書是字節(jié)跳動旗下的在線辦公品牌，其智能伙伴是一個開放的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)和個人用戶可以根據(jù)自己的需求創(chuàng)建個性化的AI助理。
天工SkyAgents：昆侖萬維開發(fā)的AI Agent開發(fā)平臺，基于“天工大模型”打造，具有自主學(xué)習(xí)和獨立思考的能力，適用于多種應(yīng)用場景。
秘塔：一個專注于AI Agent開發(fā)的平臺，支持創(chuàng)建多樣化的多模態(tài)AI Agent，包括客戶服務(wù)、個人助手等領(lǐng)域。
AWS Amazon Lex：亞馬遜提供的一項服務(wù)，用于構(gòu)建對話式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 是一個強(qiáng)大的自然語言處理平臺，用于構(gòu)建文本或語音對話界面。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
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 是一個輕量級的AI Agent框架，設(shè)計用于快速實驗和原型開發(fā)。它支持私有化部署，非常適合小型團(tuán)隊或個人開發(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，同時支持私有化部署以確保數(shù)據(jù)安全。
03、集成框架
LangChain：一個用于構(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：一個開源的對話式AI框架，專注于構(gòu)建智能對話代理，支持對話管理和自然語言理解。
Haystack：一個用于構(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
本次我們使用Dify部署一個AI Agent平臺，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運行環(huán)境，我使用的是Linux系統(tǒng)的Docker運行環(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，我們就會看到Docker已經(jīng)運行起來9個容器：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，在知識庫區(qū)域，我們可以上傳自己的數(shù)據(jù)。
03、創(chuàng)建一個聊天助手
本次我們創(chuàng)建一個最簡單的聊天助手，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
選擇對應(yīng)的類型，及填寫名稱后，點擊確定。
選擇右上角模型為gpt-4o，點擊發(fā)布下拉菜單的運行。
如下，我們即可開始對話：
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)文章會繼續(xù)講解。
