转自公众号:渡码
Agent(智能体)的概念大家应该并不陌生了,今天分享通过可视化的方式构建各种各样强大的智能体。
关于Agent的定义,我并不想引用官方正式的说法。而是按照我的理解通俗地解释一下。
大模型好比是面粉,可以做出各种面食,虽然能解决温饱但不一定好吃。但如果面粉里加点糖,再加点鸡蛋就可以做成面包,既能解决温饱又好吃。
Agent就是面包,本地知识库,联网检索等工具就相当于糖、鸡蛋。我理解的Agent就是这么简单。
下面给大家上两盘我做的“面包”,所用到工具操作简单、开源、零代码。
工具是 dify,需要安装在自己电脑上。嫌麻烦的,后面也有分享免安装的平台,使用方法基本都差不多。
我用 dify 创建了两个Agent,下面一一介绍下它们的作用
先介绍“百科总结助手”
它是一个工作流,“开始”节点接受用户的输入。
“百科信息抓取”节点是 dify 提供的网页抓取工具,可以抓取任何网页内容,配置网页url即可
“LLM”节点是大模型,需要填写 Prompt,这里我让大模型总结从网页抓取的内容。
市面上能看到的模型,这里都能支持。
运行一下,看看效果,输入“吴恩达”,点击“开始运行”
Agent就会按照我们设定的工作流返回结果
还可以追溯每个节点的运行结果,方便调试
这个Agent有两个优势,第一,返回的结果基于百科,信息准确。第二,利用大模型强大的文本总结能力,节省阅读原文档的时间。
第二个Agent是老生常谈的问题,利用大模型阅读本地资料,可以是文档、论文、代码等等,等等。
“知识检索”节点是用来搜索本地文档中的内容,这里我用它来阅读论文,输入:
结果为:
dify平台的 “知识检索” 节点支持向量检索和全文检索,基本上帮你实现了一个丐版搜索引擎。
上面这俩Agent只利用了 dify 提供的一小部分能力,dify 本身提供了很多节点
还有 50 多个内置工具
dify也支持自定义工具,利用这些节点和工具,可以创造出非常复杂、强大的智能体。
dify 的安装分两步,第一步,安装docker软件;第二步,下载dify docker镜像并启动。这两步都很简单,基本没什么坑。
如果不想安装,可以用 coze,它是字节开发的,不过支持的大模型不如dify多
如果不涉及数据安全,并且对模型要求不高,coze 是不错的选择。