Kiến trúc tham chiếu ứng dụng trên nền GenAI

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp đến các bạn các thành phần chính trong kiến ​​trúc và kế hoạch chi tiết để xây dựng các ứng dụng dựa trên GenAI sẵn sàng đưa vào vận hành. Trước khi đi vào chi tiết, chúng tôi để nghị các bạn cần cân nhắc chính các yếu tố chính dưới đây:

Những cân nhắc chính

Sự trưởng thành của AI để lựa chọn các thành phần GenAI trong Kiến trúc mục tiêu của bạn.

Bạn cần xác định vị trí của mình trong Phổ trưởng thành AI và vị trí bạn nên có mặt để triển khai các kiến ​​trúc hỗ trợ các trường hợp sử dụng cho ứng dụng của bạn. Do đó, bạn sẽ không nhất thiết cần đầy đủ mọi thành phần trong Kiến trúc này cho tất cả các ứng dụng mà bạn triển khai; tùy thuộc vào mức độ trưởng thành của dự án, ngành nghề kinh doanh hoặc tổ chức của bạn, bạn có thể chọn trong số các khối thành phần trong kiến ​​trúc này. Mỗi khối thành phần trong kiến ​​trúc này có thể được xây dựng thông qua các mẫu mà chúng tôi đang cung cấp ở đây.

Hãy nhớ các mẫu tạo được tạo ra cho kiến ​​trúc và trong trường hợp này là vi kiến ​​trúc hoặc các khối xây dựng kiến ​​trúc cần thiết để Thiết kế và xây dựng phần cụ thể đó của ứng dụng dựa trên llm của bạn.

Trong từng trường hợp riêng biệt, MyGPT sẽ cung cấp một mô hình trưởng thành AI tổng quát sẽ giúp bạn xác định hiện trạng và vị trí bạn cần đạt đến về mặt độ trưởng thành và độ tinh vi của llm để Triển khai thành công các ứng dụng này

Lựa chọn các mẫu trong Khối xây dựng kiến ​​trúc đó.

Giả sử bạn quyết định rằng bạn chỉ cần kỹ thuật prompts sau đó lựa chọn LLM phụ trợ (ví dụ: Google Gemini) để phục vụ mô hình của mình và bạn cần tăng cường truy xuất một cách hiệu quả ở mức độ trưởng thành cấp 3 (xem mô hình trưởng thành AI tổng quát của chúng tôi để biết thêm chi tiết). Điều quan trọng cần nhớ là ngay cả khi bây giờ bạn biết rằng mức độ trưởng thành mục tiêu của mình là xây dựng một ứng dụng có khả năng tạo tăng cường truy xuất cấp 3, vẫn có nhiều cách để triển khai Thành phần RAG trong kiến ​​trúc của bạn. Do đó chúng tôi xem thành phần này như một mẫu có thể được thiết kế và triển khai ở các mức độ phức tạp khác nhau.

Hãy để chúng tôi cung cấp cho bạn một phân tích chi tiết hơn ở đây. RAG có thể được triển khai dưới dạng RAG cơ bản, RAG trung cấp hoặc RAG nâng cao hoặc RAG tự động. Do đó, ngay cả khi bạn biết mức độ trưởng thành mục tiêu của mình đối với khối xây dựng kiến ​​​​trúc đó, bạn vẫn cần phải quyết định chi tiết các chi tiết triển khai khi triển khai mẫu đó.

Trong bài viết này chúng tôi sẽ chỉ chia nhỏ các cấp độ cơ bản và trong các bài viết tiếp theo tôi sẽ đi sâu vào chi tiết hơn về từng khối xây dựng kiến ​​trúc.

AI dự đoán, AI sáng tạo và Pipelines dữ liệu đều là trò chơi công bằng.

Điều quan trọng cần lưu ý là AI tổng quát sẽ bao gồm AI dự đoán truyền thống cũng như việc thu thập, làm sạch, chia lưới, phân pipeline, v.v. đối với dữ liệu. Các mẫu được tạo ra theo kiến ​​trúc này theo nghĩa công nghệ phần mềm truyền thống.

Với Sự ra đời và sự phổ biến của AI sáng tạo, điều quan trọng là phải hiểu miền ứng dụng của tập các mẫu bao gồm các cặp giải pháp vấn đề với bối cảnh cụ thể và một tập hợp lực lượng hoặc sự đánh đổi và cân nhắc cụ thể mà bạn cần thực hiện.

Sau khi áp dụng mẫu là phần giải pháp của mẫu, luôn có những phản ứng phụ đi kèm: không phải mọi thành phần trong không gian vấn đề sẽ được giải quyết bằng cách áp dụng mẫu cho thành phần kiến ​​​​trúc đó. Do đó, một số thành phần sẽ không được giải quyết và bạn vẫn cần áp dụng các mô hình hoặc kỹ thuật bổ sung để giải quyết các vấn đề phát sinh trong không gian bài toán cụ thể của mình.

Ở đây chúng tôi sẽ cung cấp một phần về các hệ luỵ đi kèm tham chiếu đến các mẫu khác có thể được sử dụng. Một số mẫu mà chúng tôi đã xây dựng ở đây, một số khác thì phổ biến và khá trực quan, do đó bạn có thể tìm kiếm tài liệu tham khảo trong tài liệu để triển khai chúng.

Vì vậy, với những cân nhắc ban đầu đó, chúng ta hãy đi sâu vào từng khối kiến ​​trúc của kiến ​​trúc tham chiếu Jedi và khám phá chúng một cách tổng thể, sau đó nhìn chúng từ lăng kính của một mẫu.

Kiến trúc tham chiếu GenAI

Kiến trúc tham chiếu AI tổng quát cung cấp một tập hợp các khối kiến ​​trúc cung cấp kế hoạch chi tiết để xây dựng các ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu đến cuối cho doanh nghiệp. Khi chúng ta đi từ các giai đoạn chứng minh khái niệm đến các hệ thống cấp độ sản phẩm, điều quan trọng là phải hiểu các khối trong mô hình này là gì và cách triển khai chúng.

Đối với mỗi khối được xây dựng, chúng tôi sẽ cố gắng cung cấp chỉ dẫn dưới dạng mẫu thiết kế hoặc mẫu kiến ​​trúc trong đó chúng ta có thể cùng nhau phá các khía cạnh khác nhau của vấn đề, bối cảnh, các thành phần hoặc sự đánh đổi, giải pháp, hệ quả dẫn đến và các mẫu có thể liên quan.

Giao diện người dùng/UX

Giao diện người dùng hội thoại: Giao diện hội thoại tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cho phép tương tác giống con người. Một bài báo năm 2020 của Ram et al. [1] đã thảo luận về những tiến bộ trong AI hội thoại trong đó nêu bật các kỹ thuật như học chuyển giao và học tăng cường để cải thiện hệ thống đối thoại. Bài viết đã nhấn mạnh tầm quan trọng của các tương tác tự nhiên và nhận biết ngữ cảnh để nâng cao trải nghiệm người dùng.

Cá nhân hóa: Cá nhân hóa giao diện người dùng liên quan đến việc điều chỉnh giao diện theo sở thích và nhu cầu của từng người dùng. Một bài báo năm 2019 của Kocaballi et al. [2] về khám phá vai trò của việc cá nhân hóa như một trong các biện pháp cải thiện sự hài lòng của người dùng dựa trên AI. Các tác giả thảo luận về cách các giao diện được cá nhân hóa có thể cải thiện mức độ tương tác của người dùng và tuân thủ các khuyến nghị do AI điều khiển, mang lại kết quả độ hài lòng tốt hơn.

Một trong những sắc thái trong việc xây dựng các hệ thống dựa trên LLM này là sử dụng LLM để tạo ra trải nghiệm người dùng tốt nhất tiếp theo siêu cá nhân hóa dựa trên lịch sử trong quá khứ, người dùng hiện tại, bối cảnh và dự đoán chủ động về các phản hồi.

Do đó, bạn có thể nghĩ theo nghĩa bóng về từng bước trong ux hoặc từng ui để có nhận thức theo ngữ cảnh rõ hơn và do đó có sự khác biệt về thông tin mà nó trình bày cho người dùng dựa trên hành động chủ động tốt nhất tiếp theo được đề xuất hoặc có thể được thực hiện. Điều này giới thiệu khái niệm về giao diện thông minh và mang lại trải nghiệm người dùng phong phú hơn, thông minh hơn và chủ động hơn với các đề xuất khôn ngoan từng bước dựa trên siêu cá nhân hóa theo ngữ cảnh.

Với nền tảng Vertex AI của Google, bạn thực sự có thể xây dựng trải nghiệm người dùng yêu cầu tương tác không cần mã hoặc ít mã cũng như các tương tác mã đầy đủ (dựa trên API) rõ ràng. Chúng tôi có nền tảng Agent-Builder có thể giúp bạn Triển khai các ứng dụng, hội thoại và tìm kiếm phức tạp, đồng thời thực hiện tăng cường truy xuất ngay lập tức bằng dữ liệu độc quyền của riêng bạn dựa trên kho lưu trữ Doanh nghiệp và dữ liệu của riêng bạn cho dù chúng là dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc. Điều này có thể được triển khai với Vertex AI Search và Vertex AI Conversation để xây dựng các ứng dụng dựa trên tác nhân hỗ trợ các tác nhân đàm thoại như tác nhân khách hàng, tác nhân nhân viên, tác nhân dữ liệu, v.v.

Vấn đề/Thử thách

• Thách thức nằm ở việc tạo ra các giao diện trực quan và thân thiện với người dùng để tương tác liền mạch giữa con người và AI. Điều này liên quan đến việc thiết kế các giao diện cho phép người dùng tương tác một cách tự nhiên với các hệ thống AI, tận dụng khả năng của chúng một cách hiệu quả. Một khía cạnh quan trọng là sự phát triển của một tác nhân đàm thoại hướng dẫn người dùng thực hiện các nhiệm vụ, nâng cao trải nghiệm tổng thể của họ. Ví dụ: trợ lý ảo giúp người dùng điều hướng một ứng dụng doanh nghiệp phức tạp.

Bối cảnh/Nền tảng

• Người dùng tương tác với AI thông qua nhiều kênh khác nhau, bao gồm công cụ tìm kiếm, chatbot và phần mềm doanh nghiệp. Khi AI được tích hợp vào các công cụ hàng ngày, trải nghiệm liền mạch là rất quan trọng. Ví dụ: người dùng có thể tương tác với công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI và sau đó chuyển sang tác nhân đàm thoại để thực hiện các truy vấn phức tạp hơn, mong đợi trải nghiệm gắn kết và nhất quán.

Cân nhắc/Đánh đổi

• Thiết kế UI/UX cho AI liên quan đến việc cân bằng giữa tính đơn giản và chức năng. Giao diện phải dễ sử dụng đồng thời cung cấp quyền truy cập vào các tính năng AI mạnh mẽ. Sự đánh đổi bao gồm việc quyết định giữa một giao diện đơn giản với các chức năng hạn chế và một giao diện phức tạp có thể khiến người dùng choáng ngợp. Giao diện được thiết kế tốt sẽ tạo ra sự cân bằng, cho phép người dùng sử dụng hiệu quả các khả năng của AI.

Giải pháp

• Chúng tôi đề xuất phát triển các giao diện người dùng phức tạp nhằm thống nhất các khả năng. Ví dụ: giao diện cho phép người dùng tìm kiếm dữ liệu doanh nghiệp, tương tác với tác nhân đàm thoại để được hướng dẫn và cung cấp không gian cho các nhà phát triển xây dựng và thử nghiệm các giải pháp AI. Giao diện hợp nhất này cải thiện trải nghiệm người dùng và năng suất.
• Giải pháp liên quan đến việc tích hợp các thuật toán tìm kiếm nâng cao và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tìm kiếm dựa trên ngôn ngữ tự nhiên cho phép người dùng tìm thông tin bằng cách sử dụng các truy vấn đàm thoại. Tác nhân đàm thoại hỗ trợ người dùng thực hiện các nhiệm vụ và cung cấp hướng dẫn thông qua đối thoại. Những tính năng này nâng cao trải nghiệm người dùng và giảm độ phức tạp.

Kết quả

• Thiết kế UI/UX được cải tiến giúp người dùng tương tác và hài lòng hơn với các giải pháp AI. Các giao diện được thiết kế tốt sẽ khuyến khích việc áp dụng rộng rãi hơn, cải thiện năng suất và thúc đẩy nhận thức tích cực về công nghệ AI trong các tổ chức.

Các mẫu liên quan

• Giao diện người dùng đàm thoại: Mẫu này tập trung vào việc tạo ra các tương tác tự nhiên và giống con người thông qua các tác nhân đàm thoại. Nó liên quan đến việc thiết kế các hệ thống đối thoại có thể hiểu và trả lời các truy vấn của người dùng, mô phỏng một cuộc trò chuyện. [7]
• Cá nhân hóa: Việc điều chỉnh UI/UX cho phù hợp với người dùng cá nhân bao gồm việc tùy chỉnh giao diện dựa trên sở thích, hành vi và nhu cầu của người dùng. Điều này tạo ra trải nghiệm trực quan và hấp dẫn hơn, cải thiện sự hài lòng của người dùng. [số 8]

Kỹ thuật prompts

Mẫu: Lời nhắc cung cấp cách tiếp cận có cấu trúc để hướng dẫn các mô hình AI. Một bài báo năm 2021 của Liu và cộng sự. [3] đề xuất một khung học tập dựa trên lời nhắc cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các tác giả chứng minh làm thế nào các mẫu lời nhắc được thiết kế tốt có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình trên nhiều tiêu chuẩn khác nhau, nêu bật tầm quan trọng của kỹ thuật prompts hiệu quả.

Vấn đề/Thử thách

• Thách thức là hướng dẫn các mô hình AI tạo ra kết quả đầu ra mong muốn bằng cách đưa ra lời nhắc chính xác. Kỹ thuật prompt bao gồm các kỹ thuật để đảm bảo mô hình hiểu được nhiệm vụ và tạo ra phản hồi dự kiến. Điều này rất quan trọng đối với các mô hình ngôn ngữ, nơi các lời nhắc định hình ngữ cảnh và đầu ra.

Bối cảnh/Nền tảng

• Các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn, dựa vào lời nhắc để hiểu và tạo văn bản. Chất lượng của lời nhắc ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và mức độ liên quan của kết quả đầu ra của mô hình. Lời nhắc được thiết kế tốt rất cần thiết cho các tác vụ như tạo văn bản, trả lời câu hỏi và dịch ngôn ngữ.

Cân nhắc/Đánh đổi

• Lời nhắc chi tiết cung cấp hướng dẫn rõ ràng cho các mô hình AI, cải thiện độ chính xác. Tuy nhiên, những lời nhắc quá cụ thể có thể hạn chế tính linh hoạt và sáng tạo. Việc tìm ra sự cân bằng phù hợp đảm bảo mô hình có thể thích ứng với nhiều tình huống khác nhau đồng thời tạo ra kết quả đầu ra mong muốn.

Giải pháp

• Kỹ thuật prompt cung cấp một cách tiếp cận có hệ thống. Điều này bao gồm thiết kế lời nhắc, trong đó lời nhắc được tạo bằng ngôn ngữ và cấu trúc cụ thể. Việc tạo mẫu cung cấp một khuôn khổ để nhắc nhở nhất quán. Thử nghiệm bao gồm việc đánh giá các lời nhắc bằng mô hình để đảm bảo hiệu suất tối ưu.

Chi tiết giải pháp

Kỹ thuật prompt liên quan đến việc hiểu nhiệm vụ và kết quả mong muốn. Mẫu lời nhắc được thiết kế và tối ưu hóa bằng cách sử dụng các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu cho prompt. Thử nghiệm bao gồm việc đánh giá hiệu suất của mô hình với nhiều gợi ý khác nhau để xác định phương pháp hiệu quả nhất.

Các phương pháp hay nhất về kỹ thuật prompt: Đã mở rộng

1. Rõ ràng và cụ thể

• Ví dụ: Thay vì “Hãy cho tôi biết về biến đổi khí hậu”, hãy thử “Giải thích nguyên nhân và tác động của biến đổi khí hậu, tập trung vào tác động đến các kiểu thời tiết và hệ sinh thái toàn cầu”. Điều này cung cấp một hướng đi rõ ràng.

2. Cung cấp bối cảnh

• Ví dụ: Đối với một nhiệm vụ viết, hãy cung cấp thông tin chi tiết về giọng điệu mong muốn (trang trọng, thân mật), đối tượng mục tiêu (chuyên gia, công chúng nói chung) và độ dài.

3. Hướng dẫn từng bước

• Ví dụ: Đối với một nhiệm vụ giải quyết vấn đề phức tạp, hãy chia nó thành các bước như “1. Xác định vấn đề, 2. Phân tích nguyên nhân tiềm ẩn, 3. Đề xuất giải pháp, 4. Đánh giá giải pháp tốt nhất.”

4. Cung cấp một vài ví dụ

• Ví dụ: Nếu bạn muốn mô hình tóm tắt các bài viết, hãy cung cấp một vài ví dụ về các bản tóm tắt được viết tốt bên cạnh các bài viết gốc.

5. Nhắc nhở theo chuỗi suy nghĩ (CoT) [22]

• Ví dụ: Thay vì “Thủ đô của Pháp là gì?” hỏi “Đất nước nào được biết đến với tháp Eiffel? Thành phố nổi tiếng nhất ở đất nước đó là gì? Thủ đô của thành phố đó là gì?”

6. Cây tư tưởng (ToT) [23]

• Ví dụ: Khi nảy sinh ý tưởng sáng tạo, hãy nhắc mô hình khám phá các nhánh khác nhau như “Ý tưởng 1: Tập trung vào tính bền vững”, “Ý tưởng 2: Nhấn mạnh vào công nghệ”, v.v.

7. Phác thảo suy nghĩ (OoT) và Nhắc nhở suy nghĩ X khác [26]

• Ví dụ: Cung cấp dàn ý có cấu trúc cho một bài luận, nêu rõ phần giới thiệu, các điểm chính, bằng chứng hỗ trợ và kết luận.

8. Khung ReAct (Lý do-Hành động) [24]

• Ví dụ: Đối với chatbot dịch vụ khách hàng, các bước “Lý do” có thể liên quan đến việc phân tích truy vấn của khách hàng, trong khi các bước “Hành động” sẽ liên quan đến việc tạo ra các phản hồi hoặc hành động hữu ích.

9. Tạo khuôn mẫu nhắc nhở DSPy [25]

DSPy là một framework cho các mô hình nền tảng lập trình. Nó cho phép người dùng xây dựng các hệ thống phức tạp bằng cách tách luồng chương trình khỏi các tham số của từng bước. Điều này được thực hiện thông qua các mô-đun và trình tối ưu hóa. Các mô-đun là các khối xây dựng của một chương trình và chỉ định đầu vào và đầu ra. Trình tối ưu hóa là các thuật toán có thể điều chỉnh lời nhắc và trọng lượng của chương trình. DSPy có thể được sử dụng để biên dịch chương trình, nghĩa là nó có thể cải thiện chất lượng của chương trình bằng cách tạo các lời nhắc hiệu quả và cập nhật trọng số.

• Ví dụ: Tạo mẫu DSPy cho mô tả sản phẩm bao gồm phần giữ chỗ cho tên sản phẩm, tính năng, lợi ích và đối tượng mục tiêu.

10. Thử nghiệm lặp lại và sàng lọc:

• Ví dụ: Sau khi thử nghiệm lời nhắc, hãy phân tích đầu ra của mô hình và điều chỉnh cách diễn đạt, cấu trúc hoặc ví dụ của lời nhắc để cải thiện kết quả.

Xem xét điều chỉnh:

• Nhiệt độ: Điều chỉnh thông số “nhiệt độ” trong cài đặt mô hình của bạn để kiểm soát tính ngẫu nhiên của đầu ra. Nhiệt độ thấp hơn mang lại phản ứng tập trung hơn, trong khi nhiệt độ cao hơn khuyến khích sự sáng tạo.
• Lấy mẫu Top-k: Giới hạn mô hình ở việc chọn từ k từ có khả năng xảy ra cao nhất ở mỗi bước tạo, cân bằng tính sáng tạo với sự mạch lạc.
• Lựa chọn mô hình: Chọn mô hình phù hợp cho nhiệm vụ. Một số mô hình xuất sắc ở các nhiệm vụ cụ thể như tạo mã hoặc viết sáng tạo.
• Độ dài lời nhắc: Thử nghiệm với độ dài lời nhắc. Mặc dù lời nhắc chi tiết thường hữu ích nhưng lời nhắc quá dài đôi khi có thể gây nhầm lẫn cho mô hình.

Kết quả thu nhận

• Kỹ thuật prompt mang lại kết quả đầu ra chính xác và phù hợp hơn từ hệ thống AI. Lời nhắc được thiết kế tốt sẽ cải thiện sự hiểu biết của mô hình, dẫn đến phản hồi phù hợp với kỳ vọng của con người và yêu cầu ứng dụng cụ thể.

Các mẫu liên quan

• Tạo khuôn mẫu: Mẫu lời nhắc cung cấp cách tiếp cận có cấu trúc, đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả. Các mẫu hướng dẫn tạo lời nhắc, nâng cao hiệu quả và hiệu suất. [7]
• Tinh chỉnh mô hình: Kỹ thuật nhanh chóng có liên quan chặt chẽ đến tinh chỉnh mô hình, vì cả hai đều nhằm mục đích tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Kỹ thuật nhanh chóng tập trung vào việc tối ưu hóa đầu vào, đồng thời tinh chỉnh các thông số mô hình. [số 8]

RAG (Truy xuất, Tăng cường, Tạo sinh)

Đúng vậy, đây là giải pháp tăng cường truy xuất (RAG). Và nó có thể được áp dụng bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật bao gồm RAG cơ bản, RAG trung cấp, RAG nâng cao. Để dễ hiểu và đơn giản, tránh mất tập trung, trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ đề cập đến RAG cơ bản.

Mục đích chính của RAG là Làm giàu dữ liệu: RAG thúc đẩy việc làm giàu và tăng cường dữ liệu để nâng cao chất lượng một cách nhanh chóng. Một bài báo năm 2021 của Lewis và cộng sự. [5] đề xuất một cách tiếp cận thế hệ tăng cường truy xuất để trả lời câu hỏi. Các tác giả chứng minh việc truy xuất các đoạn văn có liên quan từ các nguồn kiến ​​thức bên ngoài có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và tính thông tin của các câu trả lời được tạo ra như thế nào.

Nhận thức theo ngữ cảnh là mục tiêu chính của RAG. RAG cải thiện nhận thức theo ngữ cảnh của mô hình bằng cách tăng cường cho các lời nhắc bằng dữ liệu bổ sung. Một bài báo năm 2020 của Guu et al. [6] giới thiệu một mô hình ngôn ngữ tăng cường tri thức để truy xuất và kết hợp thông tin liên quan từ cơ sở tri thức. Các tác giả cho thấy cách tiếp cận này nâng cao khả năng của mô hình trong việc tạo ra các phản hồi chính xác về mặt thực tế và phù hợp với ngữ cảnh.

Vấn đề/Thách thức

• Nâng cao chất lượng lời nhắc và mức độ liên quan bằng cách cung cấp thêm ngữ cảnh. Lời nhắc ban đầu có thể thiếu dữ liệu đầy đủ, dẫn đến kết quả đầu ra dưới mức tối ưu. RAG giải quyết vấn đề này bằng cách truy xuất và tích hợp thông tin liên quan để bổ sung các lời nhắc.

Bối cảnh/Nền tảng

• Các mô hình AI, đặc biệt là mô hình ngôn ngữ, dựa vào lời nhắc về ngữ cảnh. Lời nhắc không đầy đủ có thể dẫn đến phản hồi không chính xác hoặc không đầy đủ. RAG nhằm mục đích cung cấp bối cảnh phong phú hơn bằng cách truy xuất và kết hợp dữ liệu bổ sung.

Cân nhắc/Đánh đổi

• Việc tăng cường lời nhắc bằng dữ liệu bổ sung sẽ cải thiện ngữ cảnh và chất lượng đầu ra. Tuy nhiên, điều này gây ra sự phức tạp trong quá trình xử lý và khả năng chậm trễ. Có sự đánh đổi giữa sự phong phú của bối cảnh và hiệu quả của việc tạo ra.

Giải pháp

• RAG (Truy xuất, Tăng cường, Tạo sinh) truy xuất và tích hợp dữ liệu bổ sung có liên quan để tăng cường các lời nhắc trước khi tạo kết quả đầu ra. Điều này đảm bảo mô hình có quyền truy cập vào bối cảnh rộng hơn, cải thiện chất lượng đầu ra.
• Chi tiết giải pháp: RAG kết hợp các kỹ thuật truy xuất thông tin với việc tạo ngôn ngữ. Dữ liệu liên quan được lấy từ cơ sở tri thức, kho văn bản hoặc các nguồn khác. Sau đó, dữ liệu này được sử dụng để bổ sung lời nhắc, cung cấp ngữ cảnh nâng cao cho mô hình.

Kết quả

• RAG cải thiện kết quả đầu ra AI với bối cảnh phong phú hơn và độ chính xác được nâng cao. Lời nhắc tăng cường cho phép mô hình tạo ra các phản hồi toàn diện hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn.

Các mẫu liên quan

• Làm giàu dữ liệu: RAG là một hình thức làm giàu dữ liệu, trong đó dữ liệu bổ sung được truy xuất và tích hợp để nâng cao đầu vào. Điều này cải thiện sự hiểu biết và chất lượng đầu ra của mô hình. [7]
• Nhận thức theo ngữ cảnh: Bằng cách tăng cường các lời nhắc bằng dữ liệu bổ sung, RAG nâng cao nhận thức theo ngữ cảnh của mô hình. Điều này cho phép mô hình tạo ra các phản hồi có tính đến bối cảnh rộng hơn. [số 8]

Serve – Phục vụ

Quản lý API: Cung cấp truy xuất đến các mô hình AI thông qua API cho phép tích hợp liền mạch với các ứng dụng. Một bài báo năm 2019 của Zaharia et al. [7] thảo luận về những thách thức và phương pháp hay nhất trong việc triển khai các mô hình học máy trên quy mô lớn. Các tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý API mạnh mẽ để phục vụ hiệu quả và đáng tin cậy các khả năng AI.

Lưới dịch vụ. Kiến trúc lưới dịch vụ tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai và quản lý các dịch vụ vi mô, bao gồm cả dịch vụ AI. Một bài báo năm 2020 của Amershi et al. [8] khám phá vai trò của lưới dịch vụ trong MLOps, nhấn mạnh lợi ích của chúng về khả năng quan sát, quản lý lưu lượng và bảo mật cho việc triển khai AI.

Vấn đề/Thách thức

• Cung cấp hoặc triển khai đầu ra của mô hình AI cho người dùng cuối hoặc hệ thống là một bước quan trọng trong quá trình phát triển AI.

Bối cảnh/Nền tảng

• Sau khi đào tạo mô hình AI, đầu ra của nó cần được phân phối ở định dạng có thể sử dụng được để cung cấp giá trị cho người dùng hoặc các hệ thống khác.

Cân nhắc/Đánh đổi

• Có sự cân bằng giữa tốc độ và độ tin cậy của việc cung cấp đầu ra AI với chi phí cũng như độ phức tạp của cơ sở hạ tầng cần thiết.

Giải pháp

• Triển khai lớp phục vụ lưu trữ mô hình AI và hiển thị chức năng của nó thông qua API, cho phép các ứng dụng truy cập và tích hợp các khả năng của AI.
• Chọn giữa phân phối hàng loạt và phân phối trực tuyến:
  • Phân phối hàng loạt bao gồm việc cung cấp cho mô hình một lượng lớn dữ liệu và ghi kết quả đầu ra vào bảng, thường là một công việc được lên lịch.
  • Phân phối trực tuyến triển khai mô hình với điểm cuối, cho phép ứng dụng gửi yêu cầu và nhận phản hồi nhanh với độ trễ thấp.
• Sử dụng các công cụ và dịch vụ do các công ty như Amazon, Microsoft, Google và IBM cung cấp để đơn giản hóa quy trình triển khai.
• Hãy cân nhắc sử dụng các công cụ nâng cao tự động hóa việc tạo quy trình làm việc để xây dựng các dịch vụ mô hình học máy.
• Kết quả: Người dùng cuối nhận được nội dung hoặc dịch vụ do AI tạo ra một cách nhanh chóng, đáng tin cậy và ở định dạng có thể dễ dàng tích hợp và sử dụng.

Các mẫu liên quan: Quản lý API, Lưới dịch vụ.

Adapt

Tính mô-đun: Các thành phần AI mô-đun nâng cao khả năng thích ứng và khả năng tái sử dụng. Một bài báo năm 2021 của Li và cộng sự. [9] đề xuất một khung học sâu mô-đun cho phép kết hợp các mô-đun có thể tái sử dụng cho các nhiệm vụ khác nhau. Các tác giả chứng minh tính mô-đun cải thiện tính linh hoạt và khả năng chuyển giao của các mô hình AI trên các lĩnh vực khác nhau như thế nào.

Tích hợp hệ thống: Việc tích hợp các giải pháp AI với các hệ thống hiện có là rất quan trọng để áp dụng liền mạch. Một bài báo năm 2020 của Paleyes et al. [10] thảo luận về những thách thức và chiến lược để tích hợp các mô hình học máy vào hệ thống sản xuất. Các tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của giao diện được tiêu chuẩn hóa và quy trình tích hợp mạnh mẽ để triển khai AI thành công.

Vấn đề/Thách thức

• Các giải pháp AI cần có khả năng thích ứng với các trường hợp và môi trường sử dụng khác nhau để đáp ứng nhu cầu và mong đợi đa dạng của người dùng.

Bối cảnh

• Khi AI tiếp tục phát triển và trở nên phổ biến hơn, các giải pháp AI phải linh hoạt và linh hoạt để xử lý các chức năng khác nhau và tích hợp hoàn hảo với các hệ thống hiện có.

Những cân nhắc/đánh đổi:

• Có sự cân bằng giữa việc phát triển các giải pháp AI linh hoạt có thể thích ứng với các trường hợp sử dụng khác nhau và tối ưu hóa chuyên biệt cho các nhiệm vụ cụ thể.

Giải pháp

• Mở rộng và chắt lọc các giải pháp AI bằng cách phát triển các thành phần và đầu nối mô-đun cho phép tích hợp với các hệ thống khác nhau.
• Liên tục đánh giá hiệu suất của các giải pháp AI trong các môi trường và trường hợp sử dụng khác nhau.

Chi tiết giải pháp:

• Áp dụng các giải pháp AI thích ứng có thể học hỏi từ dữ liệu mới và tự cải thiện theo thời gian, loại bỏ nhu cầu lập trình chuyên sâu và mã hóa thủ công khi thực hiện cập nhật.
• Sử dụng các mô hình học tập liên tục để giúp các hệ thống AI trở nên hiệu quả hơn, có thể mở rộng và bền vững hơn.
• Tận dụng nhân viên khoa học dữ liệu để giúp phân tích thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu và đưa ra các dự đoán, đề xuất tiếp theo cũng như kết quả dự kiến.

Kết quả

• Các giải pháp AI mạnh mẽ và có khả năng thích ứng, có thể đáp ứng nhiều môi trường doanh nghiệp và nhu cầu của người dùng, nâng cao sự hài lòng và tính linh hoạt của khách hàng.

Các mẫu liên quan

• Tính mô đun, tích hợp hệ thống.

Chuẩn bị và điều chỉnh dữ liệu & mô hình

Chuẩn bị và điều chỉnh dữ liệu và mô hình là một khía cạnh quan trọng trong việc phát triển các giải pháp AI hiệu quả. Dữ liệu hiệu quả đóng (chất lượng cao) một vai trò quan trọng trong quá trình này vì chúng cho phép thực hiện các nhiệm vụ kỹ thuật tính năng, tích hợp và làm sạch dữ liệu cần thiết.

Một bài báo năm 2019 của Polyzotis et al. [11] cung cấp một cuộc khảo sát toàn diện về các thách thức quản lý dữ liệu trong học máy, nêu bật tầm quan trọng của các tập dữ liệu được thiết kế tốt trong quy trình làm việc AI. Ngoài việc chuẩn bị dữ liệu, tối ưu hóa siêu tham số là một bước thiết yếu khác để cải thiện hiệu suất mô hình.

Li và cộng sự. [12] đã giới thiệu một framework tối ưu hóa siêu tham số hiệu quả dựa trên tối ưu hóa Bayes trong một bài báo năm 2020, chứng minh cách điều chỉnh tự động có thể nâng cao đáng kể độ chính xác của mô hình trong khi giảm nỗ lực thủ công. Hơn nữa, việc tinh chỉnh các mô hình được đào tạo trước cho các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể đã được chứng minh là một cách tiếp cận hiệu quả để cải thiện hiệu suất của mô hình.

Howard và Ruder [4] đã trình bày các kỹ thuật để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ trong một bài báo năm 2020, cho thấy tốc độ học tập hình tam giác nghiêng và tinh chỉnh phân biệt đối xử có thể tăng đáng kể hiệu suất của các tác vụ tiếp theo trong khi giảm thiểu chi phí tính toán như thế nào. Bằng cách tập trung vào các khía cạnh chính của việc chuẩn bị dữ liệu và mô hình, những người thực hành AI có thể phát triển các giải pháp chính xác, hiệu quả và phù hợp hơn cho nhiều ứng dụng.

Dưới đây là các mẫu phụ.

Pipeline dữ liệu: Xử lý dữ liệu hiệu quả là điều cần thiết để chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình AI. Một bài báo năm 2019 của Polyzotis et al. [11] trình bày một cuộc khảo sát về những thách thức quản lý dữ liệu trong học máy. Các tác giả thảo luận về các kỹ thuật khác nhau để làm sạch, tích hợp và kỹ thuật tính năng dữ liệu, nhấn mạnh vai trò quan trọng của đường ống dữ liệu trong quy trình làm việc AI.

Tối ưu hóa siêu tham số: Điều chỉnh siêu tham số là rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất mô hình. Một bài báo năm 2020 của Li và cộng sự. [12] giới thiệu một khung tối ưu hóa siêu tham số hiệu quả dựa trên tối ưu hóa Bayes. Các tác giả chứng minh cách điều chỉnh siêu tham số tự động có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của mô hình và giảm nỗ lực thủ công.

Tinh chỉnh mô hình: Tinh chỉnh bao gồm việc điều chỉnh các mô hình được đào tạo trước cho phù hợp với các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể. Một bài báo năm 2020 của Howard và Ruder [4] giới thiệu các kỹ thuật tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ, chẳng hạn như tinh chỉnh phân biệt đối xử và tốc độ học tam giác nghiêng. Các tác giả cho thấy việc tinh chỉnh có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình đối với các tác vụ tiếp theo trong khi giảm chi phí tính toán.

Tạo dữ liệu tổng hợp: Tạo dữ liệu tổng hợp bao gồm việc tạo dữ liệu nhân tạo bắt chước các đặc điểm và thuộc tính thống kê của dữ liệu trong thế giới thực. Quá trình này dựa trên các thuật toán và mô hình nắm bắt các mẫu, phân phối và mối quan hệ cơ bản có trong dữ liệu thực. Bằng cách tạo ra dữ liệu tổng hợp, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể bổ sung các bộ dữ liệu hiện có, lấp đầy các khoảng trống dữ liệu và tạo ra các kịch bản đào tạo mới mà nếu chỉ sử dụng dữ liệu thực thì không thể đạt được.

Tầm quan trọng của việc tạo dữ liệu tổng hợp trong LLM tinh chỉnh

Tăng cường dữ liệu: Các bộ dữ liệu trong thế giới thực thường bị mất cân bằng lớp hoặc thể hiện hạn chế trong một số trường hợp nhất định. Việc tạo dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để tăng cường các tập dữ liệu huấn luyện bằng cách tạo các ví dụ mới giúp cân bằng việc phân bổ lớp và bao gồm các trường hợp chưa được trình bày đầy đủ. Điều này dẫn đến LLM mạnh mẽ và tổng quát hơn, hoạt động tốt trong các nhiệm vụ và tình huống đa dạng.

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Trong nhiều ứng dụng, dữ liệu trong thế giới thực có thể chứa thông tin nhạy cảm hoặc thông tin nhận dạng cá nhân (PII). Việc tạo dữ liệu tổng hợp cho phép các nhà nghiên cứu tạo các bộ dữ liệu giữ lại các thuộc tính thống kê thiết yếu của dữ liệu thực trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật. Bằng cách đào tạo LLM về dữ liệu tổng hợp, nguy cơ lộ thông tin nhạy cảm sẽ giảm đáng kể.

Khám phá các tình huống hiếm gặp hoặc nguy hiểm: Dữ liệu trong thế giới thực có thể thiếu ví dụ về các sự kiện hiếm gặp hoặc nguy hiểm, khiến việc đào tạo LLM để xử lý các tình huống đó một cách hiệu quả là một thách thức. Việc tạo dữ liệu tổng hợp cho phép tạo ra các tình huống khó hoặc không thể thu thập trong đời thực, chẳng hạn như các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt, tai nạn hoặc tấn công mạng. Bằng cách cho LLM tiếp xúc với các tình huống tổng hợp này trong quá trình đào tạo, khả năng hiểu và phản ứng của họ với các sự kiện đó sẽ được nâng cao.

Hiệu quả về chi phí và thời gian: Việc thu thập và chú thích một lượng lớn dữ liệu trong thế giới thực có thể là một quá trình tốn thời gian và tốn kém. Việc tạo dữ liệu tổng hợp cung cấp giải pháp thay thế hiệu quả và tiết kiệm chi phí bằng cách tự động hóa quy trình tạo dữ liệu. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển nhanh chóng lặp lại và thử nghiệm các kịch bản đào tạo khác nhau, giúp phát triển và cải tiến mô hình nhanh hơn.

Tùy chỉnh và kiểm soát: Việc tạo dữ liệu tổng hợp cung cấp mức độ tùy chỉnh và kiểm soát cao đối với các đặc điểm dữ liệu. Các nhà nghiên cứu có thể tinh chỉnh các tham số của mô hình tạo dữ liệu để tạo ra các bộ dữ liệu đáp ứng các yêu cầu cụ thể, chẳng hạn như kiểm soát tính đa dạng, độ phức tạp hoặc độ khó của các mẫu được tạo. Điều này cho phép tinh chỉnh LLM có mục tiêu cho các ứng dụng hoặc miền cụ thể.

Cân nhắc về đạo đức

Mặc dù việc tạo dữ liệu tổng hợp mang lại những lợi ích đáng kể nhưng điều quan trọng là phải xem xét các tác động đạo đức liên quan đến việc sử dụng nó. Dữ liệu tổng hợp phải được sử dụng một cách có trách nhiệm và minh bạch, đảm bảo rằng dữ liệu đó không duy trì những thành kiến ​​hoặc trình bày sai trong dữ liệu thực. Ngoài ra, điều cần thiết là phải xác thực chất lượng và tính đại diện của dữ liệu tổng hợp để đảm bảo rằng nó phù hợp với các đặc điểm của dữ liệu trong thế giới thực mà nó nhắm tới mô phỏng.

Vấn đề/Thử thách

• Việc chuẩn bị và điều chỉnh dữ liệu cũng như mô hình là điều cần thiết để có hiệu suất tối ưu và mức độ phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể.

Bối cảnh/Nền tảng

• Dữ liệu thô thường yêu cầu làm sạch và chuẩn bị để đảm bảo nó đầy đủ, nhất quán, kịp thời và phù hợp. Các mô hình cần được tinh chỉnh cho các lĩnh vực và trường hợp sử dụng cụ thể của ngành.

Cân nhắc/Đánh đổi

• Chất lượng chuẩn bị dữ liệu và điều chỉnh mô hình ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và độ chính xác của các giải pháp AI. Việc chuẩn bị dữ liệu không đầy đủ có thể dẫn đến các quyết định và kết luận không chính xác của các mô hình AI.

Giải pháp

• Chuẩn bị dữ liệu để điều chỉnh máy học bằng cách đảm bảo định dạng, làm sạch và cấu trúc phù hợp.
• Tùy chỉnh mô hình AI cho các lĩnh vực ngành cụ thể và trường hợp sử dụng thông qua tinh chỉnh.
• Chi tiết giải pháp:
• Sử dụng các công cụ chuẩn bị dữ liệu, chẳng hạn như công cụ chuẩn bị dữ liệu CLI từ OpenAI, để xác thực, đề xuất và định dạng lại dữ liệu thành định dạng cần thiết để tinh chỉnh.
• Đảm bảo tập dữ liệu bao gồm nhiều chủ đề, phong cách và định dạng khác nhau để cho phép mô hình tạo ra đầu ra mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh trong các tình huống khác nhau.
• Cung cấp đủ số lượng ví dụ đào tạo chất lượng cao, lý tưởng nhất là được các chuyên gia con người xem xét kỹ lưỡng, để cải thiện hiệu suất của mô hình tinh chỉnh.
• Tăng số lượng ví dụ để có hiệu suất tốt hơn, vì bộ dữ liệu lớn hơn thường dẫn đến chất lượng mô hình tăng tuyến tính.

Kết quả

• Các giải pháp AI được điều chỉnh phù hợp để hoạt động tối ưu cho các lĩnh vực và trường hợp sử dụng cụ thể của ngành, giải quyết các nhu cầu và yêu cầu riêng biệt của các tổ chức.

Các mẫu liên quan

• Xử lý dữ liệu, Tối ưu hóa siêu tham số.

Ground

Vòng phản hồi: Vòng phản hồi cho phép cải tiến liên tục các mô hình AI dựa trên tương tác của người dùng. Một bài báo năm 2021 của Breck et al. [13] thảo luận về tầm quan trọng của các vòng phản hồi trong việc phát triển AI có trách nhiệm. Các tác giả nhấn mạnh cách kết hợp phản hồi của người dùng có thể giúp xác định và giảm thiểu những thành kiến, lỗi và những hậu quả không lường trước được trong hệ thống AI.

Giám sát liên tục: Giám sát các mô hình AI trong sản xuất là điều cần thiết để duy trì hiệu suất và phát hiện các điểm bất thường. Một bài báo năm 2020 của Klaise et al. [14] đề xuất một khuôn khổ để giám sát liên tục các mô hình học máy. Các tác giả thảo luận về các kỹ thuật phát hiện sự trôi dạt khái niệm, suy giảm hiệu suất và các vấn đề về chất lượng dữ liệu trong thời gian thực.

Vấn đề/Thử thách

• Đảm bảo tính chính xác, phù hợp và hợp lý về mặt đạo đức của các kết quả đầu ra AI là rất quan trọng để sử dụng hiệu quả chúng.

Bối cảnh/Nền tảng

Khi các hệ thống AI ngày càng được triển khai trong các lĩnh vực quan trọng, mức độ liên quan và độ chính xác của kết quả đầu ra sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến tính hữu ích và tác động xã hội của chúng.

Cân nhắc/Đánh đổi

• Có sự đánh đổi giữa việc đạt được kết quả đầu ra AI có độ chính xác cao và việc đảm bảo bề rộng kiến ​​thức và khả năng của chúng.

Giải pháp

• Triển khai các cơ chế đánh giá và xác nhận để đánh giá chất lượng, hiệu suất và độ lệch của kết quả đầu ra AI, dựa trên dữ liệu và xác thực bổ sung.
• Sử dụng các hệ thống giám sát tự động để phát hiện sai lệch, sai lệch, các vấn đề về hiệu suất và sự bất thường trong các mô hình AI, đảm bảo chúng hoạt động chính xác và có đạo đức.
• Thiết lập cảnh báo hiệu suất để có thể can thiệp kịp thời khi mô hình đi chệch khỏi các thông số hiệu suất được xác định trước.
• Triển khai các vòng phản hồi để giải quyết sự thất vọng của người dùng và thu hút họ tham gia, hướng dẫn họ đạt được độ chính xác và ngăn họ khỏi bị mắc kẹt.

Kết quả

• Các kết quả đầu ra AI chất lượng cao và không thiên vị, phù hợp, chính xác và đáng tin cậy, nâng cao sự hài lòng và độ tin cậy của người dùng.

Các mẫu liên quan

• Vòng phản hồi, giám sát liên tục.

Hệ thống đa tác nhân (Multi-Agents)

Hệ thống đa tác nhân (MAS) đã nổi lên như một mô hình mạnh mẽ để thiết kế và triển khai các hệ thống AI phức tạp. Trong MAS, nhiều tác nhân thông minh tương tác và cộng tác để giải quyết các vấn đề vượt quá khả năng của từng tác nhân. Một bài báo năm 2021 của Dorri và cộng sự. [19] trình bày một cuộc khảo sát toàn diện về các hệ thống đa tác nhân trong AI, thảo luận về các ứng dụng, thách thức và hướng đi trong tương lai của chúng. Các tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phối hợp, giao tiếp và ra quyết định trong MAS, nhấn mạnh tiềm năng của chúng trong việc giải quyết các vấn đề phân tán, quy mô lớn.

Một trong những thách thức chính của MAS là đảm bảo sự hợp tác hiệu quả giữa các đại lý. Một bài báo năm 2020 của Xie et al. [20] đề xuất một khuôn khổ mới cho việc học tăng cường hợp tác đa tác nhân, cho phép các tác nhân học hỏi và điều chỉnh chiến lược của họ dựa trên hành động của các tác nhân khác. Các tác giả chứng minh cách tiếp cận này có thể dẫn đến cải thiện hiệu suất và độ bền trong các môi trường năng động, phức tạp.

Một khía cạnh quan trọng khác của MAS là khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và không đầy đủ. Một bài báo năm 2019 của Amato et al. [21] thảo luận về những thách thức và cơ hội trong việc ra quyết định phi tập trung trong điều kiện không chắc chắn trong các hệ thống đa tác nhân. Các tác giả trình bày các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như quy trình ra quyết định Markov có thể quan sát được một phần và các phương pháp tiếp cận lý thuyết trò chơi, để mô hình hóa và giải quyết các vấn đề ra quyết định trong MAS.

Hệ thống đa tác nhân đã tìm thấy ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm robot, phương tiện tự hành và lưới điện thông minh. Bằng cách tận dụng sức mạnh của nhiều tác nhân thông minh làm việc cùng nhau, MAS có thể cho phép phát triển các giải pháp AI linh hoạt hơn, dễ thích ứng và có khả năng mở rộng hơn. Khi độ phức tạp của các hệ thống AI tiếp tục tăng lên, các hệ thống đa tác nhân có thể sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo.

Tại Google Cloud, gần đây (tháng 4 năm 2024), chúng họ đã công bố Trình xây dựng tác nhân và hỗ trợ thiết kế và phát triển dựa trên tác nhân.

Bối cảnh/Nền tảng

Các hệ thống đa tác nhân đã nổi lên như một mô hình mạnh mẽ để thiết kế và triển khai các hệ thống AI phức tạp. Trong MAS, nhiều tác nhân thông minh tương tác và cộng tác để giải quyết các vấn đề vượt quá khả năng của từng tác nhân.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã chứng tỏ khả năng vượt trội trong việc hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, do sự phức tạp của các nhiệm vụ và nhu cầu nâng cao kiến ​​thức chuyên môn, việc tận dụng các hệ thống đa tác nhân trong LLM có thể dẫn đến các giải pháp hiệu quả và hiệu quả hơn.

Vấn đề/Thử thách

Thiết kế hệ thống đa tác nhân hiệu quả bao gồm việc giải quyết các thách thức như phối hợp, giao tiếp và ra quyết định giữa các tác nhân. Đảm bảo hợp tác và xử lý thông tin không chắc chắn và không đầy đủ là rất quan trọng cho sự thành công của MAS.

Việc tích hợp hệ thống nhiều tác nhân vào LLM đặt ra những thách thức như phối hợp nhiều mô hình ngôn ngữ chuyên biệt, cho phép giao tiếp và chia sẻ kiến ​​thức hiệu quả giữa các tác nhân và đảm bảo tính mạch lạc trong các đầu ra được tạo ra.

Cân nhắc/Đánh đổi

Có sự cân bằng giữa sự phức tạp của hệ thống đa tác nhân và khả năng giải quyết các vấn đề phân tán, quy mô lớn của chúng. Cân bằng quyền tự chủ của từng tác nhân với nhu cầu phối hợp và cộng tác là điều cần thiết để đạt được hiệu suất tối ưu.

Việc triển khai hệ thống đa tác nhân trong LLM đòi hỏi phải cân bằng giữa lợi ích của chuyên môn chuyên biệt với chi phí phối hợp và liên lạc giữa các tác nhân. Đạt được sự cân bằng phù hợp là rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất và duy trì sự trôi chảy và mạch lạc của ngôn ngữ được tạo ra.

Giải pháp

Phát triển hệ thống đa tác nhân tận dụng sức mạnh của nhiều tác nhân thông minh làm việc cùng nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp. Thực hiện các kỹ thuật để phối hợp, giao tiếp và ra quyết định hiệu quả giữa các đại lý.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ đề cập đến những điều cơ bản và sẽ cung cấp thông tin chi tiết về ngôn ngữ mẫu trên hệ thống Đa tác nhân trong các bài viết tiếp theo khác.

Phát triển kiến ​​trúc đa tác nhân cho LLM cho phép nhiều mô hình ngôn ngữ chuyên biệt cộng tác và chia sẻ kiến ​​thức. Triển khai các kỹ thuật để giao tiếp, phối hợp và ra quyết định hiệu quả giữa các tổng đài viên nhằm cho phép tích hợp liền mạch và đạt hiệu suất tối ưu.

Chi tiết giải pháp

• Sử dụng các framework học tập tăng cường đa tác nhân hợp tác, chẳng hạn như framework do Xie và cộng sự đề xuất. [20], để cho phép các tác nhân học hỏi và điều chỉnh chiến lược của họ dựa trên hành động của các tác nhân khác.
• Áp dụng các kỹ thuật như quy trình quyết định Markov có thể quan sát được một phần và các phương pháp tiếp cận lý thuyết trò chơi, như Amato et al đã thảo luận. [21], để mô hình hóa và giải quyết các vấn đề ra quyết định trong MAS với thông tin không chắc chắn và không đầy đủ.
• Tận dụng tiềm năng của MAS trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như robot, xe tự hành và lưới điện thông minh, để phát triển các giải pháp AI linh hoạt, dễ thích ứng và có thể mở rộng hơn.

Đại lý dựa trên LLM

• Sử dụng framework đa tác nhân có thứ bậc, trong đó các tác nhân cấp cao hơn điều phối hành động của các tác nhân chuyên biệt cấp thấp hơn, đảm bảo tính mạch lạc và nhất quán trong các đầu ra được tạo ra.
• Triển khai các giao thức truyền thông cho phép các đại lý chia sẻ thông tin liên quan, chẳng hạn như bối cảnh, ý định và kết quả đầu ra được tạo, cho phép cộng tác và chia sẻ kiến ​​thức hiệu quả.
• Sử dụng các kỹ thuật như học liên kết và học chuyển giao để cho phép các tổng đài viên học hỏi lẫn nhau và thích ứng với các nhiệm vụ và lĩnh vực mới một cách hiệu quả.

Kết quả

Hệ thống đa tác nhân cho phép phát triển các giải pháp AI có thể giải quyết các vấn đề phức tạp, phân tán hiệu quả hơn so với các tác nhân riêng lẻ. Bằng cách thúc đẩy sự phối hợp, giao tiếp và ra quyết định giữa các tác nhân, MAS có thể giúp cải thiện hiệu suất, tính mạnh mẽ và khả năng thích ứng trong môi trường năng động.

Các hệ thống đa tác nhân trong LLM cho phép tạo ra các đầu ra ngôn ngữ chuyên biệt, phù hợp với ngữ cảnh và mạch lạc hơn. Bằng cách tận dụng kiến ​​thức chuyên môn của nhiều đại lý chuyên ngành, LLM có thể giải quyết các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả và năng suất hơn, giúp cải thiện hiệu suất và trải nghiệm người dùng.

Các mẫu liên quan

• Kiểm soát phi tập trung: MAS thường sử dụng các kiến ​​trúc kiểm soát phi tập trung, cho phép các tác nhân đưa ra quyết định một cách tự chủ đồng thời phối hợp với các tác nhân khác để đạt được các mục tiêu chung.
• Trí thông minh bầy đàn: MAS có thể thể hiện trí thông minh bầy đàn, trong đó các tương tác đơn giản giữa các tác nhân dẫn đến sự xuất hiện các hành vi phức tạp, thông minh ở cấp hệ thống.
• Kiến trúc mô-đun: Hệ thống nhiều tác nhân trong LLM có thể được triển khai bằng cách sử dụng kiến ​​trúc mô-đun, trong đó mỗi tác nhân là một mô-đun độc lập với chức năng cụ thể, cho phép dễ dàng mở rộng và thích ứng với các tác vụ mới.
• Học tập hợp tác: Các đại lý trong LLM đa đại lý có thể tham gia học tập hợp tác, nơi họ chia sẻ kiến ​​thức và học hỏi lẫn nhau để cải thiện hiệu suất cá nhân và tập thể của họ.

Việc tích hợp các hệ thống đa tác nhân trong Mô hình ngôn ngữ lớn mở ra những khả năng mới để tạo ra các đầu ra ngôn ngữ chuyên biệt, chất lượng cao. Bằng cách cho phép phối hợp, giao tiếp và chia sẻ kiến ​​thức hiệu quả giữa nhiều tác nhân chuyên biệt, LLM có thể giải quyết các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả và hiệu quả hơn, mở đường cho các ứng dụng dựa trên ngôn ngữ thông minh và tiên tiến hơn.

Giám quản (Govern)

AI đạo đức: Quản lý hệ thống AI liên quan đến việc đảm bảo tuân thủ các nguyên tắc và quy định đạo đức. Một bài báo năm 2021 của Floridi et al. [15] trình bày một khuôn khổ cho việc quản trị AI có đạo đức. Các tác giả thảo luận về tầm quan trọng của tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và sự công bằng trong việc phát triển và triển khai AI, đồng thời nêu bật vai trò của quản trị trong việc thúc đẩy các hoạt động AI có trách nhiệm.

Quản lý tuân thủ: Quản lý tuân thủ đảm bảo hệ thống AI tuân thủ các yêu cầu pháp lý và quy định. Một bài báo năm 2020 của Bughin et al. [16] khám phá bối cảnh pháp lý dành cho AI và thảo luận các chiến lược quản lý rủi ro tuân thủ. Các tác giả nhấn mạnh sự cần thiết phải chủ động quản lý tuân thủ để điều hướng các khuôn khổ pháp lý và đạo đức đang phát triển xung quanh AI.

Vấn đề/Thử thách

• Khi các hệ thống AI trở nên mạnh mẽ và có sức lan tỏa hơn, việc quản lý chúng một cách có trách nhiệm và có đạo đức trở nên cần thiết để ngăn ngừa những tổn hại tiềm tàng.

Bối cảnh/Nền tảng

• Hệ thống AI có thể có tác động xã hội đáng kể, ảnh hưởng đến quyền, quyền riêng tư và nhân phẩm của cá nhân. Quản trị đảm bảo hệ thống AI hoạt động trong ranh giới đạo đức và pháp lý.

Cân nhắc/Đánh đổi

• Quản trị AI mạnh mẽ có thể làm tăng thêm độ phức tạp cho quá trình phát triển và triển khai nhưng lại rất quan trọng để duy trì niềm tin của người dùng và tuân thủ các quy định.

Giải pháp

• Triển khai lớp quản trị AI có trách nhiệm bao gồm kiểm tra an toàn khách quan, kiểm tra việc đọc lại và cơ chế giám sát.
• Thiết lập các chính sách và khuôn khổ quản trị đa ngành có sự tham gia của các bên liên quan từ công nghệ, luật pháp, đạo đức và kinh doanh để hướng dẫn phát triển AI và giải quyết rủi ro.
• Đảm bảo hệ thống AI tôn trọng và duy trì quyền riêng tư, bảo vệ dữ liệu và bảo mật để bảo vệ thông tin cá nhân của cá nhân.
• Triển khai các cơ chế giám sát và đánh giá liên tục các hệ thống AI, đảm bảo tuân thủ các chuẩn mực đạo đức và quy định pháp luật.
• Sử dụng bảng điều khiển trực quan với các cập nhật theo thời gian thực và số liệu điểm sức khỏe trực quan để dễ dàng theo dõi trạng thái và hiệu suất của hệ thống AI.

Kết quả

• Một hệ thống AI hoạt động trong ranh giới đạo đức và pháp lý, tôn trọng quyền và quyền riêng tư của cá nhân, đồng thời duy trì sự tin tưởng của người dùng, từ đó thúc đẩy sự chấp nhận và áp dụng của xã hội.

Các mẫu liên quan

• AI có đạo đức, Quản lý tuân thủ.

MLOps

Triển khai liên tục: MLOps cho phép triển khai liên tục các mô hình AI, cho phép cập nhật và cải tiến nhanh chóng. Một bài báo năm 2020 của Alla và Adari [17] thảo luận về các nguyên tắc và thực tiễn của MLOps, nhấn mạnh tầm quan trọng của quy trình tích hợp và triển khai liên tục (CI/CD) để cập nhật và triển khai mô hình hiệu quả.

Giám sát thời gian thực: Giám sát thời gian thực là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của các mô hình AI trong sản xuất. Một bài báo năm 2021 của Sambasivan và cộng sự. [18] trình bày một nghiên cứu về những thách thức và phương pháp hay nhất trong việc giám sát hệ thống máy học. Các tác giả thảo luận về tầm quan trọng của việc giám sát thời gian thực trong việc phát hiện và giảm thiểu các vấn đề, đảm bảo các mô hình AI vận hành trơn tru.

Vấn đề/Thử thách

• Việc vận hành các mô hình học máy liên quan đến việc chuyển chúng từ giai đoạn phát triển sang sản phẩm, đòi hỏi phải lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận.

Bối cảnh/Nền tảng

• MLOps hay Hoạt động học máy nhằm mục đích hợp lý hóa quá trình đưa các mô hình học máy vào sản xuất và duy trì chúng một cách hiệu quả.

Cân nhắc/Đánh đổi

• Có sự đánh đổi giữa hiệu suất của các mô hình AI trong sản xuất và tốc độ triển khai và cập nhật chúng.

Giải pháp

• Điều phối một quy trình tích hợp và triển khai liên tục (CI/CD) để tích hợp và giám sát dữ liệu, các thành phần AI dự đoán và tổng hợp.
• Áp dụng cách tiếp cận MLOps để tăng cường cộng tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và chuyên gia CNTT, đẩy nhanh quá trình phát triển và sản xuất mô hình.
• Sử dụng các phương pháp xác thực và kiểm tra tự động để cải thiện chất lượng của các tạo phẩm học máy và áp dụng các nguyên tắc linh hoạt trong các dự án ML.
• Áp dụng MLOps cho toàn bộ vòng đời ML, từ việc tạo và điều phối mô hình đến các chỉ số về sức khỏe, chẩn đoán, quản trị và kinh doanh.

Kết quả

• Vận hành trơn tru các mô hình AI trong môi trường sản xuất với thời gian ngừng hoạt động tối thiểu, đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy và hiệu quả.

Các mẫu liên quan

• Triển khai liên tục, giám sát thời gian thực.