【大模型应用开发 动手做AI Agent】思维链

1. 背景介绍

人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是大语言模型(LLM)的出现,为构建智能对话系统和AI助手(Agent)提供了新的机遇。LLM如GPT-3、PaLM等具有强大的自然语言理解和生成能力,可以用于开发各种AI应用。本文将探讨如何利用LLM来开发智能AI Agent,介绍相关的概念、原理、实践和应用场景。

2. 核心概念与联系

大语言模型(LLM): 在海量文本数据上预训练得到的深度神经网络模型,可以理解和生成自然语言,具有强大的few-shot和zero-shot学习能力。

思维链(Chain-of-Thought): 一种利用LLM进行多步推理和任务求解的范式,通过中间推理步骤引导LLM生成更加可靠和高质量的输出。

提示工程(Prompt Engineering): 设计优质的自然语言提示(prompt),引导LLM生成期望的输出,是开发LLM应用的关键技术。

AI Agent: 具备感知、推理、决策等智能能力的自主体,可以执行特定任务或提供智能服务。本文重点关注对话式AI Agent。

下图展示了这些概念之间的联系: