独家 | 复合人工智能系统的设计模式（对话式人工智能、CoPilots 和 RAG）-上篇

主要观点总结

本文介绍了复合人工智能系统的设计和部署模式，包括RAG、多智能体问题解决者、对话式人工智能和CoPilots等。文章详细解释了这些系统的关键组件和交互方式，以及如何规划自主智能体。此外，文章还讨论了LLM（大型语言模型）在复合人工智能系统中的应用和价值，并提出了构建复合人工智能系统的几种设计模式。最后，文章还提到了选择这些模式时的考量因素和作者简介。

关键观点总结

关键观点1: 复合人工智能系统的概念和常见部署模式

复合人工智能系统是通过多个智能体协作来解决问题的新型系统。常见的部署模式包括RAG、多智能体问题解决者、对话式人工智能和CoPilots等。这些系统通过模块化的方式组织，模块之间通过互联来执行特定任务。

关键观点2: 自主智能体的概念和关键组件

自主智能体是复合人工智能系统中的一种关键模块，它可以通过LLM的帮助自主地进行推理和规划。自主智能体的关键组件包括推理、思考、思维链、规划、工具、动作和环境等。

关键观点3: LLM在复合人工智能系统中的应用和价值

LLM在复合人工智能系统中扮演着重要角色，它们能够帮助系统模仿人类的思维过程，解决复杂的问题。LLM的应用使得系统能够具备更好的自主学习能力，从经验中学习并改进。

关键观点4: 复合人工智能系统的设计模式选择考量

在选择复合人工智能系统的设计模式时，需要考虑模块之间的流程是明确定义的还是自主的、流程是方向性的还是受消息传递启发的、流程是否可自我学习等因素。这些因素对于设计有效的复合人工智能系统至关重要。

文章预览

作者：Raunak Jain 2024年3月18日 翻译：陈之炎 校对：zrx 本文 约3700字 ，建议阅读 9 分钟 如何使用开源工具搭建流程可配置的复合人工智能系统。 原文标题： Design Patterns for Compound AI  Systems (Conversational AI,CoPilots & RAG) 原文链接： https://medium.com/@raunak-jain/design-patterns-for-compound-ai-systems-copilot-rag-fa911c7a62e0 何为复合人工智能系统？ 最近，伯克利的研究人员写了一篇文章——《从模型到复合人工智能系统的迁移》，文中归纳了大语言模型应用的最新进展，并强调了向构建复杂管道智能系统的演变，而非封闭的单一模型。最终的系统可能使用相同的底层模型（如 GPT4），但将提示和上下文称为不同的组件。 复合人工智能系统的常见部署模式有： 1.RAG（检索和理解是关键） ——通过思维生成、推理和上下文数据，系统能自我反思并尝试以更高级的方式理解用 ………………………………