ИИБАЗА. Как устроены LLM агенты? Langchain? Чудо возможности.

• Объяснение работы с лингвистическими моделями и базами данных.  

• Использование памяти для предоставления доступа к чат-ботам.  

• Основные понятия: личность модели, знания и способности.  

• Начало взаимодействия с ИИ через чат-боты или виджеты.  

• Пользователь взаимодействует с агентом, который обрабатывает информацию.  

• Использование баз данных для хранения и поиска данных.  

• Векторный формат памяти и использование баз данных.  

• Процесс поиска релевантных кусков текста.  

• Ограничения контекста памяти моделей.  

• Двусторонняя связь между пользователем и моделью.  

• Определение, решена ли задача, и возможность задать следующий вопрос.  

• Пример системы агентов по бронированию событий в календаре.  

• Процесс бронирования событий в календаре.  

• Использование инструментов для выполнения задач.  

• Архитектура агента и его контекст памяти.  

• Напоминания и планирование действий.  

• Инструменты для управления уведомлениями и задачами.  

• Пример использования инструментов для удаления событий в календаре.  

• Инструмент используется для получения информации о продукте для ресторанов.  

• Включает личность и системные промты.  

• Позволяет экспериментировать с поведением и действиями агента.  

• Бот интегрирован только с Telegram.  

• Ветвление для голосовых и текстовых сообщений.  

• Голосовые сообщения преобразуются в текст и передаются в агент.  

• Агент может обращаться к агенту-инструктору за помощью.  

• Инструкция содержит ценности, установки и убеждения.  

• Пример: запрос погоды через API.  

• Использование моделей для анализа изображений.  

• Получение данных из баз данных, например, автомобилей в наличии.  

• Фильтрация записей по году выпуска и предоставление результатов пользователю.  

• Агенты имеют запросы, намерения и набор действий.  

• Зависимость от заданных инструментов и памяти.  

• Проблемы векторного поиска и их решения.  

• Качество работы агентов влияет на бизнес-ценность.  

• Важность понимания работы инструментов и их настройки.  

• Пример: запись истории бесед с пользователем.  

• Объяснение работы LLM-агентов.  

• Переход к разработке на базе Neptune.  

• Важность LLM-агентов для повышения эффективности и оптимизации процессов.  

• Призыв к обратной связи и подписке.