Agent建设助手

​专业名词及概念解释

平台术语

智能体(Agent)

智能体是基于对话的AI 项目,它通过对话方式接收用户的输入,由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程,并生成最终的回复。智能客服、AI学伴、个人助理、翻译专家都是智能体的典型应用场景。

提示词(Prompt)

提示词是一种自然语言指令,它为大语言模型(LLM)提供任务指导。搭建智能体的第一步就是编写提示词,为智能体设定身份和目标。智能体会根据大语言模型对人物设定和回复逻辑的理解,来响应用户问题。因此提示词编写得越清晰明确,智能体的回复也会越符合预期。

知识库

知识库功能支持上传和存储外部知识内容,并提供了多种检索能力。平台的知识能力可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题,提升大模型回复的准确率。

数据库

平台的数据库功能提供了一种简单、高效的方式来管理和处理结构化数据,开发者和用户可通过自然语言插入、查询、修改或删除数据库中的数据。同时,也支持开发者开启多用户模式,支持更灵活的读写控制。平台提供了类似传统软件开发中数据库的功能,允许用户以表格结构存储数据。这种数据存储方式非常适合组织和管理结构化数据,例如实验数据、活动列表、课程表、人员信息、通讯录等。

插件

插件是一个工具集,一个插件内可以包含一个或多个工具(API)。 目前,平台集成了类型丰富的插件,包括OCR、论文检索、图片理解、PPT生成等 API 及多模态模型。使用这些插件,可以帮助您拓展智能体能力边界。例如,在您的智能体内添加PPT生成插件,那么您的智能体将拥有PPT生成的能力。

工作流

工作流是一系列可执行指令的集合,用于实现业务逻辑或完成特定任务。它为应用/智能体的数据流动和任务处理提供了一个结构化框架。 平台提供了一个可视化画布,你可以通过拖拽节点迅速搭建工作流。同时,支持在画布实时调试工作流。在工作流画布中,你可以清晰地看到数据的流转过程和任务的执行顺序。

智能体广场

智能体广场是智能体在提交发布后,并且备案、审核通过后的管理窗口,是“交小智”公开提供给全校师生的所有精选智能体的集合。

技术术语:

大语言模型(LLM)

大语言模型(Large Language Model,简称LLM),指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的重要途径 。

Token

Token是指自然语言文本中的一个基本单位,可以是一个汉字、单词、一个标点符号或者一个子词(subword)。在预处理阶段,文本会被分割成一系列的tokens,这些tokens随后会被模型用于进一步的分析和处理。

向量化(embeding)

向量化是指将文本、图像或其他类型的数据转换为数值向量的过程。这些数值向量能够捕捉原始数据的某些特征,并在数学空间中表示数据。在文本处理中,词嵌入(word embedding)是一种常见的向量化技术,它将单词或短语映射到高维空间中的向量,这些向量能够表达单词的语义信息和上下文关系。通过向量化,机器学习模型能够处理非数值型数据。

RAG

RAG是“Retrieval-Augmented Generation”的缩写,指的是一种搜索增强技术,结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的自然语言处理。在这种技术中,模型首先从一个大的文档集合或者知识库中检索相关信息,然后将这些信息与用户的问题结合起来生成回答。这种方法结合了检索的广度和生成的灵活性,能够提供更加准确和丰富的回答。