大语言模型应用揭秘：从摘要引擎到AI Agents的演进之路！

本文深入探讨了大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的广泛应用，从摘要、翻译、情感分析到聊天机器人等。文章详细解析了LLM应用的三种主要类型：基于LLM的应用引擎、聊天机器人和AI Agents。其中，AI Agents因其自主执行多步骤任务的能力而成为最先进的应用形式。文章还介绍了摘要引擎、问答（Q&A）引擎和聊天机器人的工作原理，以及AI Agents如何通过调用外部工具和API来完成任务。最后，文章提及了LangGraph和MCP等框架和协议，为LLM应用提供了更多可能性。

大语言模型在处理自然语言方面的出色表现：摘要、翻译、情感分析、语义搜索、聊天机器人、代码生成。它被应用于教育、医疗、法律和金融等多个领域。

虽然应用很广泛，但多数大型语言模型应用在底层却是相似的：

• 接收自然语言输入
• 处理非结构化数据
• 获取上下文
• 将所有内容打包成一个提示词
• 给模型处理

大体分为三类：

1. 基于 LLM 的应用或引擎 —— 提供特定能力的系统。如摘要、搜索或内容生成。
2. 聊天机器人 —— 能够在多次交流中保持上下文的对话式界面。
3. AI 代理（AI agents） —— 使用 LLM 规划和执行多步骤任务的自主或半自主系统，通常与外部工具或 API 交互。

毫无疑问AI agents是最流行，也是最先进的大型语言模型应用形式。后面会按顺序介绍，如果迫不及待的想了解AI agents可以跳过前两个。顺序看下来你会对大语言模型的演进有更清楚的理解。

一、摘要与问答引擎

LLM 作为后端工具，处理一些特殊的自然语言请求。

这里介绍两种引擎。

1. 摘要引擎

摘要引擎将冗长的文本段落浓缩成简明的摘要。这些摘要可以立即返回给客户端，也可以存储在数据库中供其他应用程序后续使用。

如下图：

摘要引擎高效地从大量文本中总结和存储内容，并通过 REST API 被其他系统调用。

2. 问答（Q&A）引擎

问答引擎通过知识库回答用户的问题。它分为两个阶段：摄取和查询。

摄取阶段是将原始知识文本转换为可搜索的表示（“嵌入模型”和“向量存储”）。

查询阶段则是将用户的问题转化为使用相同模型的嵌入，并对向量存储进行语义搜索。检索最相关的片段，并与原始问题结合形成提示，然后发送给大语言模型。模型结合问题和检索的上下文，生成准确且有根据的答案。

这种工作流程被称为检索增强生成（RAG）。

采用 RAG 设计实现的问答引擎：LLM 查询引擎将领域特定的文档信息存储在向量存储中。当外部系统发送查询时，它会将自然语言问题转换为嵌入（或向量）表示，从向量存储中检索相关文档，然后向大型语言模型提供设计自然语言回答所需的信息。

你可以通过 LangChain 提供的模块化组件，拼接构建出类似的问答系统：文档加载器、文本分离器、嵌入模型、向量存储器和检索器。

二、聊天机器人

聊天机器人与问答引擎的不同在于，它在持续的对话中保持一致性。它通常是基于角色的消息格式（系统、用户、助理）。

聊天机器人的一个关键优势是对话记忆。 例如，摘要聊天机器人的架构（如下图）基于基础摘要引擎，但增加了对话管理和上下文感知层。

摘要聊天机器人与摘要引擎有一些相似之处，但它提供了互动体验，让 LLM 和用户可以协同优化和改进结果。

摘要引擎和摘要聊天机器人的关键区别在于交互性。聊天机器人让你实时细化回答：如果你想要更简短或更随意的总结，可以直接提问。如下图所示：

这种来回沟通使流程更具协作性——产生的答案更贴合且更具上下文意识。

三、 AI agents

AI agents是一种与大型语言模型（LLM）合作，执行多步骤任务的系统，包括多个数据源、分支逻辑和自适应决策。与通常的管道系统不同，agents可以在你设定的约束下，自行选择下一步行动。

举个例子，一个旅行网站想用AI agents给用户生成一个假期套餐，运行过程大概如下图：

1. agent 向 LLM 发送提示词，要求他选择合适的工具 —— 例如，机票、酒店和汽车租赁服务;天气预报服务;以及内部假日优惠数据库。
2. 在开发者编写的提示词引导下，列出可用工具，选择工具并生成查询 —— 例如假日优惠数据库的 SQL 或外部提供者的 REST API 调用。
3. 执行查询，收集结果。agent 再一次向 LLM 发送提示词，这次包括了原始提示词和收集到的数据。
4. LLM 回复一份包含所有需要预订的简明假期计划，agent 随后会将这些预发送到预定网站。

工程流程还会有一些变化，例如：

• agent 与大型语言模型之间会多次迭代后，得出最终输出；
• 由一个主 agent 协调下边多个次 agents。每个次 agent 都是一个细分工作流。
• 在高风险领域，通常会加入人工参与流程。

LangGraph 框架是 LangChain 引入的多 agents 框架。

Anthropic 推出的模型上下文协议（MCP），则是为了 agents 更好的调用外部工具。

最后

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最后

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2、从0到进阶大模型学习视频教程

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6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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