15 Des questions les plus fréquemment posées sur les agents LLM

Introduction

Les agents de modèle de grande langue (LLM) sont des systèmes AI avancés qui utilisent le LLMS comme moteur de calcul central. Ils ont la capacité d'effectuer des actions spécifiques, de prendre des décisions et d'interagir avec autonome avec des outils ou des systèmes externes. Cela leur permet de gérer des tâches complexes qui nécessitent un raisonnement complexe, contrairement aux LLM standard, qui se concentrent principalement sur les entrées basées sur la génération de texte. Avec l'intérêt croissant pour les cas d'utilisation des agents LLM dans diverses industries, il y a plusieurs questions les concernant les réponses. Dans ce blog, je couvrirai les questions fréquemment posées de l'agent LLM. Cela comprend des questions allant des bases aux composantes en passant par les applications pratiques et bien d'autres. Alors, dirigeons-nous vers ces questions.

Aperçu

• Comprenez ce que sont les agents LLM et en quoi ils sont différents des LLM, des agents RL et du chiffon.
• Explorez quelques cas d'utilisation intéressants et exemples d'agents LLM.
• Découvrez les composants des agents LLM et certains des outils connexes et des cadres populaires.
• Connaissez les limites et les préoccupations éthiques concernant les agents LLM et comment les gérer.

15 questions les plus fréquemment posées

Q1) Que sont les agents dans les LLM?

Le terme «agent» dans le contexte de «l'agent LLM» fait référence à des systèmes d'IA autonomes qui exploitent les capacités de LLMS au-delà de la génération de texte. L'agent est chargé d'effectuer des tâches spécifiques en comprenant la tâche, en prenant des décisions et en interagissant avec l'environnement externe. Certains d'entre eux sont:

• Exécutions des tâches: ils sont basés sur les instructions données, telles que la planification d'une réunion ou la réservation d'un billet de vol.
• Prise de décision: la prise de décision consiste à analyser les données pour déterminer la meilleure ligne de conduite basée sur les informations disponibles.
• Gestion des tâches: les agents se souviennent des actions précédentes, garantissant qu'ils suivent toutes les instructions en plusieurs étapes sans perdre la piste.
• Interaction avec les systèmes externes: les agents peuvent être liés aux outils et fonctions externes pour mettre à jour les enregistrements, récupérer les informations requises, effectuer des calculs et exécuter du code.
• Adaptabilité: les agents peuvent s'adapter aux modifications ou aux nouvelles informations en ajustant leur comportement en temps réel.

Lire aussi: la montée des agents LLM: révolutionner l'IA avec des workflows itératifs

Q2) Quel est un exemple d'agent LLM?

Considérez John, qui prévoit des vacances. Pour ce faire, il cherche l'aide d'un chatbot.

John au chatbot: "Quel est le meilleur moment pour visiter l'Égypte?"

Le chatbot est équipé d'un LLM à usage général pour fournir un large éventail d'informations. Il peut partager l'emplacement, l'histoire et les attractions générales de l'Égypte.

Cependant, cette question sur le meilleur moment pour visiter l'Égypte nécessite des informations spécifiques sur les conditions météorologiques, les saisons de pointe et d'autres facteurs influençant l'expérience touristique. Par conséquent, pour répondre avec précision à ces questions, le chatbot a besoin d'informations spécialisées. C'est là qu'un agent LLM avancé entre en jeu.

Un agent LLM peut penser, comprendre et se souvenir des conversations passées et utiliser différents outils pour modifier les réponses en fonction des situations. Ainsi, lorsque John pose la même question à un chatbot de voyage virtuel conçu sur la base d'un agent LLM, voici comment ça se passe.

John à Chatbot: "Je veux planifier un voyage de sept jours en Égypte. Aidez-moi à choisir le meilleur moment pour visiter et trouver des vols, un hébergement et un itinéraire pendant ces sept jours."

L'agent intégré dans le chatbot LLM traite initialement et comprend les entrées de l'utilisateur. Dans ce cas, l'utilisateur souhaite planifier son voyage en Égypte, y compris le meilleur moment pour visiter, les billets de bord, l'hébergement et l'itinéraire.

À l'étape suivante, l'agent bifurque les tâches

• Trouver le meilleur moment pour visiter l'Égypte
• Réservation de billets de vol
• Réservation d'hébergement
• Planification itinéraire

Lors de l'exécution de ces actions, l'agent recherche dans la base de données de voyage des horaires de voyage appropriés et de l'itinéraire parfait de sept jours. Cependant, pour les réservations de vols et d'hôtel, l'agent se connecte aux API de réservation (comme Skyscanner ou Cleartrip pour les réservations de vols et Booking.com ou Trivago pour les réservations d'hôtels).

Par conséquent, les agents LLM combinent ces informations pour fournir l'intégralité du plan de voyage. L'agent réservera également le vol et finalisera l'hébergement, si l'utilisateur confirme des options. De plus, si le plan change à la dernière minute, l'agent ajuste dynamiquement sa recherche et fournit de nouvelles suggestions.

Q3) Quelle est la différence entre LLM et l'agent?

Les différences entre les LLM et les agents sont:

S.No	Modèle de grande langue (LLM)	Agent
1	LLM est un modèle AI avancé formé sur des ensembles de données massifs.	L'agent est une entité logicielle qui peut effectuer de manière autonome des tâches spécifiques données par les utilisateurs.
2	Traitez la saisie du texte comme invite et produit du texte de type humain comme sortie en utilisant le traitement du langage naturel (NLP).	Comprend de manière autonome les entrées, prend des décisions et effectue des actions finales en fonction de l'interaction avec des systèmes externes comme les API ou les bases de données.
3	Les environnements ou systèmes externes ne sont pas directement impliqués.	Les systèmes externes, les outils, les bases de données et les API sont directement impliqués.
4	Exemple: génération de résumé via GPT-4	Exemple: un agent assistant virtuel peut réserver des vols pour les utilisateurs, envoyer des e-mails de suivi, etc.

Q4) Pourquoi avons-nous besoin d'agents LLM?

L'agent LLM combine NLP avec la prise de décision autonome et l'exécution finale. Lorsque le projet exige la compréhension, le raisonnement séquentiel, la planification et la mémoire, les agents LLM peuvent être très utiles, car ils impliquent des tâches en plusieurs étapes pour gérer le texte complexe. Ils peuvent analyser des ensembles de données massifs pour dessiner des informations et aider à prendre des décisions autonomes. L'agent LLM interagit avec les systèmes externes pour accéder ou récupérer des informations en temps réel. Cela améliore et crée des actions personnalisées dans diverses applications, des soins de santé à l'éducation et au-delà.

Q5) Quels sont les cas d'utilisation du monde réel d'agents LLM?

Dans le monde en mouvement rapide, il existe différents cas d'utilisation du monde réel dans différents domaines. Certains d'entre eux sont répertoriés ci-dessous:

• Alibaba utilise des agents LLM pour améliorer son service client.LLM Les agents aident le système de support client directement à traiter les demandes au lieu d'instruire. Cela rationalise l'ensemble du processus et augmente la satisfaction du client.
• L'organisation juridique et de conformité basée sur l'IA, Brytr a développé un agent d'IA nommé «Agent de messagerie». Cet agent d'IA est capable de préparer des brouillons et de répondre aux e-mails des équipes commerciales directement dans MS Outlook ou Gmail.
• En effet , une plate-forme de recherche d'emploi utilise des agents LLM pour obtenir une liste complète des descriptions et des opportunités de travail qui conviennent aux données de demandeur d'emploi en fonction de leur expérience et de leur éducation.
• Oracle , une entreprise technologique, utilise des agents LLM pour la recherche juridique, la renseignement sur les revenus, le recrutement d'emplois et l'optimisation des centres d'appels. Cela gagnerait du temps dans la récupération et l'analyse des informations à partir de bases de données complexes.
• Plateforme d'apprentissage en ligne, Duolingo utilise également des agents LLM pour améliorer l'expérience d'apprentissage de leurs apprenants.
• La société automobile Tesla met en œuvre des agents LLM dans sa voiture autonome. Ces agents contribuent à la recherche et au développement de nouvelles technologies organisationnelles.

Lire aussi: 10 applications commerciales des agents LLM

Q6) Quels sont les cadres et outils populaires pour la construction d'agents LLM?

Les développeurs utilisent un framework d'agent LLM comme un ensemble d'outils, de bibliothèques et de directives pour créer, déployer et gérer les agents d'IA via un modèle grand langage (LLM). Certains cadres populaires sont:

1. Languette
   Nous savons qu'un «graphique» est une représentation picturale des données de manière structurée. Le cadre Langgraph intègre LLMS avec des représentations structurées basées sur des graphiques. Cela aide le modèle à comprendre, analyser et générer logiquement la sortie pertinente. Ce cadre réduit les efforts humains pour construire le flux d'informations pour développer des architectures agentiques complexes.
2. Équipage
   Le terme «équipage» signifie un groupe de personnes qui travaillent ensemble. Le cadre Crewai est spécialisé dans les agents LLM collaborants avec plusieurs autres agents LLM, chacun avec ses propres fonctionnalités uniques. Tous ces agents travaillent collectivement vers un objectif commun.
3. Autogène
   «Autogen» est lié au mot «automatique». Autogen facilite des conversations lisses entre divers agents. Il est très facile de créer des agents conversables et dispose d'une variété de classes d'agents pratiques pour développer des cadres agentiques.

En savoir plus: les 5 meilleurs cadres pour construire des agents d'IA en 2024

Q7) Quels sont les composants d'un agent LLM?

Un agent LLM simple se compose de 8 composants comme indiqué dans la figure ci-dessous:

• Invite utilisateur: les instructions données à un LLM sous forme de texte pour générer des réponses. La sortie produite dépend de la qualité de l'invite.
• Modèles de grande langue: LLM est le moteur de calcul central d'un agent LLM, qui est formé sur un ensemble de données massif. Ces modèles traitent et comprennent le langage en fonction des données sur lesquelles elles sont formées.
• Planification: Un flux de pensées est nécessaire pour résoudre des tâches complexes. Le modèle doit choisir entre les sources existantes et externes pour générer une sortie.
• Les connaissances existantes de LLM: Cela fait référence aux ensembles de données massifs comme les sources Web, les blogs, les articles de recherche, Wikipedia, etc. sur lesquels les LLM sont formées.
• Outils: Ce sont des systèmes conçus pour interagir avec des systèmes ou des environnements externes pour effectuer des tâches comme l'appel de base de données, les appels API, etc.
• Outil d'appel (s): l'acte d'utilisation de l'outil requis pour extraire les informations pertinentes.
• Informations externes: données accessibles dans des environnements externes tels que les pages Web, les bases de données, les API, etc.
• Sortie: La réponse finale générée sur la base des connaissances ou de la combinaison existantes des connaissances existantes et externes.

Q8) Quelle est la différence entre un agent RL et un agent LLM?

Les différences entre l'agent d'apprentissage par renforcement (RL) et l'agent LLM sont:

S.No	Agent RL	Agent LLM
1	Les agents RL interagissent avec l'environnement externe en recevant continuellement une rétroaction immédiate sous forme de récompenses ou de pénalités pour apprendre des résultats passés. Au fil du temps, cette boucle de rétroaction augmente la prise de décision.	Les agents LLM interagissent avec l'environnement externe via des invites basées sur le texte au lieu des commentaires.
2	Les Networks Q profonde (DQN) ou les Networks Q double profonde (DRRN) calculent la valeur Q pour identifier les actions appropriées.	L'agent LLM sélectionne l'action la plus optimale par le biais de données de formation et d'invites.
3	Les agents RL sont utilisés dans des tâches de prise de décision telles que la robotique, les simulations, etc.	Les agents LLM sont utilisés pour comprendre et générer du texte de type humain pour une assistance virtuelle, un support client, etc.

Q9) Quelle est la différence entre les agents RAG et LLM?

Les différences entre les agents RAG et LLM sont

S.No	Génération augmentée (RAG) de récupération (RAG)	Agent LLM
1	Le chiffon implique généralement deux processus en deux étapes.	L'agent LLM compte sur une entrée et un raisonnement rapide pour déterminer l'action optimale, qui peut impliquer plusieurs étapes
2	Ne préservez pas la mémoire à long terme. Chaque requête est traitée indépendamment.	L'agent LLM maintient à la fois une mémoire à court et à court terme.
3	N'effectuez aucune action au-delà de la génération de texte.	A la capacité d'agir en fonction des sorties telles que l'envoi d'e-mails, la réservation de billets de vol, etc.

Q10) Comment les agents LLM gèrent-ils les entrées ambiguës ou peu claires?

Les agents LLM s'appuient sur les invites en entrée, et la sortie finale dépend de la qualité de l'invite. En cas d'une entrée ambiguë ou peu claire, l'agent LLM a besoin de clarté. Un agent LLM peut générer quelques questions de suivi spécifiques pour améliorer la clarté.

Exemple: si l'utilisateur invite l'agent à «envoyer un e-mail», l'agent répond avec des questions comme «Pourriez-vous s'il vous plaît mentionner l'ID de messagerie?»

Q11) Les agents LLM peuvent-ils être personnalisés pour des industries ou des tâches spécifiques?

Oui, les agents LLM peuvent être personnalisés selon les industries ou les tâches. Il existe différentes méthodes pour créer un agent LLM personnalisé, tel que:

• Affinage sur des données de domaine spécifiques
• Incorporer des API et des bases de données spécifiques au domaine
• Personnalisation des invites

Q12) Quelles sont les préoccupations éthiques entourant les agents LLM?

Il existe de nombreuses préoccupations éthiques lors de la formation et de l'utilisation d'agents LLM. Certains d'entre eux sont:

• Les agents LLM sont formés sur des ensembles de données massifs qui peuvent inclure du contenu biaisé. En conséquence, ils peuvent parfois donner des résultats discriminatoires. Ils peuvent également produire un contenu offensant.
• Les agents LLM peuvent générer des réponses à la fois précises et hallucinées. Toutes les réponses générées par la LLM doivent donc être recoupées.
• Les modèles d'IA sont vulnérables au jailbreaking et à l'injection rapide. Ils peuvent être utilisés à des fins nocives ou illégales en contournant les mesures de sécurité.
• Les agents LLM fournissent des réponses différentes à la même requête, à différents moments ou à différents utilisateurs. Cela soulève des problèmes d'interprétation.

Cependant, l'Institut national des normes et de la technologie (NIST) a répondu à ces préoccupations et a trouvé des directives standard que les développeurs d'IA devraient intégrer lors du déploiement d'un nouveau modèle.

En savoir plus: comment construire une IA responsable à l'ère de l'IA générative?

Q13) Quelles sont les limites des agents LLM actuels?

Les agents LLM sont très utiles mais sont toujours confrontés à quelques défis. Certains d'entre eux sont:

• Mémoire à long terme limitée: les agents LLM ont du mal à se souvenir de chaque détail des conversations passées. Il peut garder une trace des informations limitées à la fois. Cela pourrait perdre des informations cruciales. Les techniques VectorStore sont utiles pour stocker plus d'informations, mais le problème n'est toujours pas complètement résolu.
• L'entrée dépend de l'invite: l'agent LLM s'appuie sur des invites pour l'entrée. Une petite erreur dans l'invite peut conduire à une sortie complètement différente, donc une invite raffinée, structurée et claire est requise.
• Sujet aux modifications des outils externes: l'agent LLM dépend des outils et des sources externes, et les changements peuvent perturber la sortie finale.
• Produit une sortie incohérente: ils peuvent produire des sorties différentes même en cas de petit changement dans une invite. Cela conduit parfois à des sorties peu fiables, ce qui serait une erreur dans la tâche effectuée.
• Coût et efficacité: les agents LLM peuvent être très à forte intensité de ressources, appelant un LLM plusieurs fois pour sortir la solution finale.

Q14) Comment les agents LLM gèrent-ils l'apprentissage et la mise à jour continues?

Le changement est permanent. Les agents peuvent être mis en place d'une manière qu'ils s'adaptent à ces changements régulièrement à l'aide de Finetuning, incorporant les commentaires humains et le suivi des performances pour l'auto-réflexion.

Q15) Comment les agents LLM garantissent-ils la confidentialité et la sécurité des données?

Le contenu généré par l'AI peut contenir des informations cruciales ou sensibles. Assurer la confidentialité et la sécurité est une étape cruciale des modèles d'agent LLM. Par conséquent, de nombreux modèles sont formés pour détecter les normes de violation de la confidentialité en temps réel, comme le partage d'informations personnellement identifiables (PII) comme l'adresse, les numéros de téléphone, etc.

Conclusion

Dans cet article, nous avons couvert certaines des questions les plus fréquemment posées sur les agents LLM. Les agents LLM sont des outils efficaces pour gérer les tâches complexes. Ils utilisent LLM comme cerveau et ont sept autres composants majeurs: invite utilisateur, planification, connaissances, outils, outils, outils d'appel existants de LLM. Enfin, l'intégration de tous ces composants augmente la capacité des agents à s'attaquer aux problèmes du monde réel. Cependant, il existe encore quelques limitations, telles que la mémoire à long terme limitée et l'adaptation en temps réel. La lutte contre ces limitations débloquerait le plein potentiel des modèles d'agent LLM.

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