使用 Qwen-Agent 解鎖強大的 AI 功能:函數呼叫、程式碼解釋器和 RAG

全能代理人是一個建立在全能2大型語言模型之上的新型先進AI代理框架。它整合了多項強大功能,包括函數呼叫、代碼解釋器、檢索增強型生成(RAG)和Chrome擴展程式。

這個框架旨在創造出能夠超越其他多代理系統的複雜AI代理。全能代理人的一個關鍵特點是它能夠處理大型上下文的複雜任務。該框架已經能夠理解長達100萬個token的文件,超越了RAG和原生長上下文模型的性能。

全能代理人使用四步法將大型語言模型從8K上下文大小擴展到百萬級token上下文:

1. 初始模型: 該框架從一個弱8K上下文聊天模型開始。
2. 代理開發: 該模型被用來構建一個相對強大的代理,能夠處理100萬token的上下文。
3. 數據合成: 該代理被用來合成高質量的微調數據,並進行自動篩選以確保質量。
4. 模型微調: 合成數據被用來微調預訓練模型,從而獲得一個強大的100萬token聊天機器人。

全能代理人的功能被組織成三個複雜度級別:

1. 檢索增強型生成(RAG): 這是一種簡單的方法,可以處理100萬token的上下文,將其分成較短的塊,並保留最相關的塊在8K上下文內。
2. 逐塊閱讀: 這種蠻力策略檢查每個512token的塊是否與查詢相關,檢索最相關的塊,並生成最終答案。
3. 逐步推理: 這種方法使用多跳推理和工具呼叫代理來回答需要跨多個步驟理解的複雜問題。

全能代理人的出色性能和處理長上下文任務的能力使其成為一個強大的開源AI代理框架。開發者可以通過從Pi網站安裝該框架並遵循現有教程來部署自己的代理和利用全能2大型語言模型來入門。

全能代理人被用來為訓練新的長上下文全能模型生成數據。這是一個重大成就,因為準備足夠長的微調數據一直是研究能夠原生處理百萬級token序列的大型語言模型的一大挑戰。

全能代理人使用的方法涉及四個步驟:

1. 初始模型: 該過程從一個弱8K上下文聊天模型開始作為初始模型。

2. 代理開發: 在這個階段,全能代理人被用來構建一個相對強大的代理,能夠處理100萬上下文。

3. 數據合成: 然後使用該代理合成微調數據,並進行自動篩選以確保質量。

4. 模型微調: 最後,合成數據被用來微調預訓練模型,從而獲得一個強大的100萬上下文聊天機器人。

這種方法利用全能代理人的功能來克服為訓練具有長上下文的大型語言模型準備數據的挑戰。通過使用代理生成高質量的合成數據,研究人員能夠微調一個可以有效處理高達100萬token序列的模型,超越了傳統的RAG和原生長上下文模型的性能。

這種方法的成功突出了全能代理框架的強大功能,以及它能夠支持開發可以處理複雜任務和長篇內容的先進AI系統的能力。

代理構建包括三個複雜度級別,每一個都建立在前一個的基礎之上:

1. 檢索增強型生成:

   • 這是一種簡單的方法,可以處理100萬上下文長度。
   • 它使用RAG(檢索增強型生成)算法。
   • 它將上下文分成較短的塊,每個塊不超過512個token。
   • 它只保留8K上下文中最相關的塊。
   • 它有三個子步驟:
     • 分離指令和信息: 區分用戶查詢中的指令和非指令部分。
     • 提取關鍵字: 從查詢的信息部分推斷出多語言關鍵字。
     • 檢索相關塊: 使用BM25算法找到最相關的塊。

2. 逐塊閱讀:

   • 這種方法解決了RAG方法的局限性,即如果相關塊與查詢中的關鍵字不匹配,就可能被忽略。
   • 它包括三個步驟:
     • 評估相關性: 一個模型檢查每個512token的塊是否與查詢相關。
     • 檢索塊: 使用BM25算法檢索8K上下文內最相關的塊。
     • 生成答案: 根據檢索到的上下文生成最終答案,類似於RAG方法。

3. 逐步推理:

   • 這種方法用於基於文檔的問答,需要進行多跳推理。
   • 它利用工具呼叫代理,這些代理有多種工具,如"向LV3代理提問"、"子問題"、"更新記憶"等。
   • 這種方法允許模型將上下文增加到100萬token,並提高各種功能的質量。

實驗結果表明,全能代理人能夠顯著提高上下文長度和性能,與其他基於RAG的模型相比有很大提升。

代理構建的第一層是檢索增強型生成(RAG)方法。這是一種簡單的方法,之前已經多次出現。它可以處理100萬上下文長度,並使用RAG算法。

該過程包括:

1. 分割上下文: 將上下文分成較短的塊,每個塊不超過512個token。
2. 保留相關塊: 只保留8K上下文中最相關的塊。
3. 分離指令轉換: 使用單獨的信息指令來區分用戶查詢中的指令和非指令部分。例如,將查詢"你應該用2,000字回答,並盡可能詳細。我的問題是自行車是什麼時候發明的?"轉換為提示結構。
4. 關鍵字提取: 模型能夠從查詢的信息部分推斷出多語言關鍵字。
5. 相關塊檢索: 使用BM25算法,一種傳統的基於關鍵字的檢索方法,找到最相關的塊。

RAG方法速度很快,但如果相關塊與查詢中的關鍵字不匹配,就可能被忽略。

代理構建的第二層是"逐塊閱讀"方法。研究人員發現,初始的RAG(檢索增強型生成)方法非常快,但如果相關塊與查詢中的關鍵字不匹配,就可能被忽略。為了解決這個問題,他們引入了一種更加蠻力的策略,分為三個步驟:

1. 評估相關性: 一個模型檢查每個512token的塊是否與查詢相關。
2. 塊檢索: 使用BM25算法檢索8K上下文內最相關的塊。
3. 答案生成: 根據檢索到的上下文生成最終答案,類似於RAG方法。

這種逐塊閱讀方法更徹底地確保不會遺漏相關信息,即使它們與查詢中的確切關鍵字不匹配。通過單獨檢查每個塊並檢索最相關的塊,代理可以建立更全面的上下文理解,從而生成高質量的答案。

在全能代理框架中,逐步推理方法用於解決基於文檔的問答挑戰,模型需要進行多跳推理才能得出正確答案。

這種方法的關鍵方面包括:

1. 多種工具代理: 該框架利用多個專門的工具代理,如"向LV3代理提問"、"子問題"、"更新記憶"等。這些代理可以被調用來執行特定的推理步驟。

2. 迭代推理: 代理從初始問題開始,將其分解為子問題。然後調用適當的工具代理來收集必要的信息,更新內部記憶,最後生成答案。

3. 上下文擴展: 通過利用工具代理,代理能夠將上下文擴展到超出初始8K token限制,從而能夠處理需要來自更大文檔庫的信息的問題。

這種逐步推理方法使全能代理能夠解決複雜的多跳問題,這對傳統的檢索增強型生成模型來說是一個挑戰。能夠調用專門的工具並進行迭代推理,使代理能夠分解問題,收集相關信息,並得出更準確和全面的答案。

全能代理框架已經展示了處理長上下文輸入複雜任務的出色能力。通過一系列實驗,開發人員展示了這個新的代理框架所實現的顯著性能提升。

其中一個關鍵進步是將大型語言模型從8K上下文大小推廣到百萬token上下文的能力。這是通過利用全能代理的多層方法實現的,包括檢索增強型生成、逐塊閱讀和逐步推理。

實驗表明,全能代理可以在各種功能上超越傳統的RAG(檢索增強型生成)算法和原生長上下文模型,包括生成響應的質量、理解和推理長篇文檔的能力,以及在基於文檔的問答任務上的整體性能。

此外,全能代理被用來為新的長上下文全能模型生成高質量的訓練數據,進一步增強了底層語言模型的功能。這種利用代理框架合成微調數據的方法已被證明是推進大型語言模型最新技術的有價值策略。

全能代理的詳細性能結果和比較可以在隨附的博客文章中找到,該文章在下面的描述中有鏈接。這個資源提供了更深入的技術細節和這個新代理框架所實現的具體改進。

總的來說,全能代理代表了多代理系統和其處理複雜長篇任務能力的重大進步。對於有興趣探索這個框架功能的開發人員和研究人員,我們鼓勵他們參考提供的資源和教程開始使用。

大家好,歡迎回到AI世界的另一個YouTube視頻。今天,我們將看看全能代理,這是一個建立在全能2大型語言模型之上的新框架。這個框架集成了函數呼叫、代碼解釋器、檢索增強型生成以及Chrome擴展程式等先進功能。

要開始使用全能代理,你首先需要訪問Pi網站,我會在下面的描述中留下鏈接。從那裡,你可以將代理框架安裝到你的桌面上。安裝完成後,你就可以開始準備模型服務,並使用他們提供的教程部署自己的代理。

全能代理的一個關鍵特點是它能夠利用新的全能2模型,這就是本視頻的目的。這個新模型非常強大,被認為是目前最好的開源AI代理框架。它能夠很好地處理複雜任務,最令人印象深刻的是,他們能夠將大型語言模型從8K上下文推廣到百萬token,超越了RAG和原生長上下文模型的性能。

要開始使用新的全能2模型,你可以按照Pi網站上的教程操作。他們提供了大量優秀的資源,展示了你可以用這個新框架做些什麼。我強烈建議你去看看,因為這在AI代理開發領域是一個突破性的進展。

所以,如果你對探索全能代理和新的全能2模型的功能感興趣,請務必訪問Pi網站,安裝框架,並開始實驗。這是一個強大的工具,可以幫助你創造出能夠輕鬆應對複雜任務的複雜AI代理。