最近在做个类似的项目，有用到这方面的知识，顺便做一些记录和笔记吧，希望能帮到大家了解智能体应用开发
引言
AI原生应用的兴起
随着人工智能技术的飞速发展，AI原生应用逐渐成为创新的前沿。这些应用从设计之初就将AI技术作为核心，与传统的应用程序相比，它们能够提供更加智能化、个性化的服务。AI原生应用正在改变我们与技术的互动方式，从简单的工具使用转变为与智能助手的协作，这些助手能够理解我们的需求，预测我们的行动，并提供定制化的解决方案。
智能体在AI中的角色
智能体（Agent）是AI领域中一个关键的概念，它指的是能够在特定环境中自主运作并执行任务的软件实体。智能体不仅可以感知其环境，还能做出决策并采取行动以达成目标。在AI原生应用中，智能体充当着用户与复杂AI系统之间的桥梁，它们使得AI技术更加易于访问和使用。
实现原理详解
机器学习基础
机器学习是智能体实现智能行为的关键技术之一。它使智能体能够从数据中学习并改进其性能。
- 监督学习：智能体通过已标记的训练数据学习预测或决策任务。
- 非监督学习：智能体在没有明确标记的数据中寻找模式和结构。
- 强化学习：智能体通过与环境的交互学习最优行为策略以最大化某种累积奖励。
数据管理与关联数据库
智能体需要有效的数据管理来支持其学习和决策过程。
- 数据库的类型与选择：根据智能体的需求选择合适的数据库系统，如关系型数据库、NoSQL数据库等。
- 关联规则与数据挖掘：使用数据挖掘技术发现数据中的关联规则，帮助智能体做出更好的决策。
数据结构
Embedding
人类的文字、图片、视频等媒介是无法直接被计算机理解的，要想让计算机理解两段文字是否有相似性、相关性，通常需要将它们转成计算机可以理解的语言，向量是其中的一种方式。
向量可以简单理解为一个数字数组，两个向量之间可以通过数学公式得出一个
距离
，距离越小代表两个向量的相似度越大。从而映射到文字、图片、视频等媒介上，可以用来判断两个媒介之间的相似度。向量搜索便是利用了这个原理。
而由于文字是有多种类型，并且拥有成千上万种组合方式，因此在转成向量进行相似度匹配时，很难保障其精确性。在向量方案构建的知识库中，通常使用
topk
召回的方式，也就是查找前
k
个最相似的内容，丢给大模型去做更进一步的
语义判断
、
逻辑推理
和
归纳总结
，从而实现知识库问答。因此，在知识库问答中，向量搜索的环节是最为重要的。
影响向量搜索精度的因素非常多，主要包括：向量模型的质量、数据的质量（长度，完整性，多样性）、检索器的精度（速度与精度之间的取舍）。与数据质量对应的就是检索词的质量。
检索器的精度比较容易解决，向量模型的训练略复杂，因此数据和检索词质量优化成了一个重要的环节。
检索方案
- 通过改进问题处理来实现消除指代和扩展问题，这将增强对话的连贯性以及语义的深度。
- 使用Concat查询技术来提升连续对话的重排序过程，从而提高排序的准确性。
- 利用RRF合并策略，整合多个来源的搜索结果，以提升整体的搜索效果。
- 通过重排序机制，对结果进行再次排序，以提升搜索结果的精确度。
部分实践代码
import re
# 假设我们有以下对话历史和问题
dialog_history = ["今天天气怎么样？", "明天会下雨吗？", "北京的天气如何？"]
current_question = "北京明天的天气怎么样？"
# 指代消除和问题扩展
def expand_question(question, history):
# 这里简单用正则表达式匹配和替换，实际情况可能需要更复杂的NLP处理
for q in history:
question = re.sub(r"\b北京\b", q, question, flags=re.IGNORECASE)
return question
expanded_question = expand_question(current_question, dialog_history)
# Concat查询，假设我们有两个不同的搜索引擎返回的结果
def concat_query(expanded_question):
# 这里假设search_engine_1和search_engine_2是两个搜索函数
results_1 = search_engine_1(expanded_question)
results_2 = search_engine_2(expanded_question)
# 合并结果
return results_1 + results_2
concatenated_results = concat_query(expanded_question)
# RRF合并方式，这里我们简单地使用取并集的方式
def rrf_merge(results):
# 假设result是一个包含多个搜索结果的列表
merged_results = list(set(results)) # 使用set去重
return merged_results
rrf_results = rrf_merge(concatenated_results)
# Rerank二次排序，这里我们简单地根据结果的相关性进行排序
def rerank(results):
# 这里假设我们有一个函数来评估结果的相关性
ranked_results = sorted(results, key=lambda x: relevance_score(x), reverse=True)
return ranked_results
reranked_results = rerank(rrf_results)
# 假设的搜索函数和相关性评分函数
def search_engine_1(question):
# 这里只是一个示例，实际中会调用搜索引擎API
return ["晴", "多云", "有雨"]
def search_engine_2(question):
# 这里只是一个示例，实际中会调用另一个搜索引擎API
return ["有雨", "晴转多云"]
def relevance_score(result):
# 这里只是一个示例，实际中会根据结果的相关性进行评分
return len(result)
# 输出最终结果
print("Expanded Question:", expanded_question)
print("Reranked Results:", reranked_results)
强化学习与决策制定
强化学习是智能体在动态环境中做出决策的关键。
- 马尔可夫决策过程（MDP）：提供了一种数学框架来分析决策过程。
首先，我们需要定义MDP的几个关键元素：
- 状态（States）: 对话系统的状态可以是当前对话的历史和当前问题。
- 动作（Actions）: 在重排序的上下文中，动作可能是选择不同的排序策略或调整排序参数。
- 奖励（Rewards）: 奖励可以是基于用户满意度的反馈，或者是排序后结果的相关性得分。
- 转移概率（Transition Probabilities）: 这表示在给定状态下，采取某个动作后转移到新状态的概率。
import numpy as np
# 假设我们有一组候选答案和它们的初始相关性得分
candidates = ["答案1", "答案2", "答案3"]
initial_scores = np.array([0.7, 0.6, 0.8])
# 定义状态转移矩阵，这里简化为随机选择动作
transition_matrix = np.random.rand(len(candidates), len(candidates))
# 定义奖励函数，这里简化为基于初始得分的随机奖励
def reward_function(state, action):
# 假设奖励与初始得分成正比
return initial_scores[action]
# 定义MDP模型
class MDP:
def __init__(self, states, actions, transition_probabilities, reward_function):
self.states = states
self.actions = actions
self.transition_probabilities = transition_probabilities
self.reward_function = reward_function
def step(self, state, action):
# 执行动作并返回奖励和下一个状态
next_state = np.random.choice(self.states, p=self.transition_probabilities[state][action])
reward = self.reward_function(state, action)
return reward, next_state
# 初始化MDP
mdp = MDP(states=candidates, actions=range(len(candidates)), transition_probabilities=transition_matrix, reward_function=reward_function)
# 简单的策略迭代算法
def policy_iteration(mdp, gamma=0.9, theta=1e-6):
policy = {s: np.random.choice(mdp.actions) for s in mdp.states}
V = {s: 0 for s in mdp.states}
while True:
delta = 0
for s in mdp.states:
v = V[s]
V[s] = max([sum([mdp.transition_probabilities[s][a][i] * (mdp.reward_function(s, a) + gamma * V[i]) for i in mdp.states]) for a in mdp.actions])
delta = max(delta, abs(v - V[s]))
if delta < theta:
break
policy = {s: np.argmax([sum([mdp.transition_probabilities[s][a][i] * (mdp.reward_function(s, a) + gamma * V[i]) for i in mdp.states]) for a in mdp.actions]) for s in mdp.states}
return policy, V
# 执行策略迭代
policy, value_function = policy_iteration(mdp)
# 输出最优策略
print("最优策略：", policy)
智能体的设计与开发
需求分析与场景定义
设计和开发智能体的第一步是进行需求分析和场景定义。这一阶段的目标是明确智能体需要解决的问题、它将如何与用户或其他系统交互，以及它需要满足的性能标准。需求分析包括但不限于：
- 用户需求调研：了解目标用户群体的需求和期望。
- 功能定义：列出智能体需要实现的具体功能。
- 场景模拟：设想智能体在不同情境下的应用案例。
- 性能指标：确定智能体的性能标准，如响应时间、准确性等。
智能体架构设计
智能体的架构设计是构建其内部结构和组件的过程。一个良好的架构设计能够确保智能体的灵活性、可扩展性和可维护性。架构设计的关键要素包括：
- 感知模块：负责收集环境信息。
- 决策模块：基于感知信息和内部知识库做出决策。
- 行动模块：执行决策模块的指令，与外部环境交互。
- 学习模块：使智能体能够从经验中学习并优化行为。
- 通信模块：如果需要与其他系统或智能体交互，设计通信接口。
开发工具与平台
选择合适的开发工具和平台对于智能体的开发至关重要。这些工具和平台能够提供必要的支持，帮助开发者快速构建和测试智能体。
- 开发环境：选择支持智能体开发的语言和开发环境，如Python、Java等。
- API和SDK：利用现有的API和SDK来加速开发过程，如语音识别、图像处理等。
- 版本控制：使用版本控制系统，如Git，来管理代码和协作。
零代码/低代码开发平台
零代码/低代码开发平台使得非技术用户也能够参与到智能体的开发中来。这些平台通过可视化的拖拽界面和预定义的模板简化了开发流程：
- 可视化编程：通过图形界面进行编程，无需编写代码。
- 模板和组件：提供可重用的模板和组件，加速开发过程。
- 自动化部署：一键部署智能体到不同的平台和设备。
开源框架与库
利用开源框架和库可以减少开发工作量，同时利用社区的力量来改进和维护智能体：
- 机器学习框架：如TensorFlow、PyTorch等，用于构建和训练智能体的模型。
- 自然语言处理库：如NLTK、spaCy等，提供语言处理的工具和算法。
- 强化学习库：如OpenAI Gym、DeepMind Lab等，提供强化学习的环境和算法。
版权归原作者 苏泽SuZe 所有， 如有侵权，请联系我们删除。