大语言模型的各种应用场景实现技术探讨
业界大都认为大语言模型已经达到了相当的成熟度，现在可以开始考虑如何去商业化大语言模型。我们今天就一起探讨一下各种应用场景。我会从商业领域和技术层面两个方向展开讨论。
我们先从商业领域开始。商业领域的讨论已经非常流行，我这里就罗列一下一些大家的共识。
一、各种客服对话和虚拟助手场景。这个领域涵盖面非常广泛，包括了所有可能需要客服的各行各业，比如：银行、保险、证券等金融行业；零售、餐饮、电信、旅游、出行、房地产、中介、人才等需要大量对话的服务行业，医疗、保健、健康行业；产品制造、科技、软件等行业。
二、边缘计算相关的各个领域，比如家居智能、嵌入式、智能驾驶等。这个领域主要还是对话和虚拟助手场景，但有特殊的需求，比如要求实时性，下线运行，模型小型化，需要保证安全和隐私等。
三、智能搜索、信息检索，智能数据库，知识图谱，问答等领域，集中在搜索引擎，图书馆信息，学术和行业数据库、知识图谱等领域。这个领域受众较小，但是却能够极大的提升整体的科技实力，提升并加速科技进步。
四、机器翻译。大家或许不知道，机器翻译居然是目前大语言模型最成功的应用。大语言模型的翻译能力，远胜传统机器翻译（比如谷歌翻译），尤其是新推出的模型，训练数据截至到2023年的新模型，在正规书面语的翻译上胜过传统方式，在各种俚语、简写、网络语、深层语义理解方面更是完胜传统翻译。
五、自然语言理解，比如文本分类，情感分析，命名实体识别，情报、舆情分析等。大模型在大量文本信息分析方面的优势，对传统大数据处理具有碾压优势，但是我目前还没有看到一个成熟的应用方式。
六、自然语言编程，自动编程或编程助理。完全的自然语言编程，全自动编程，我还没有看到真正成熟的产品，但是作为一个编程助理，完成传统的、教科书式的编程，实现那些已知的算法，解决已知的问题，这个是大语言模型的强项；在代码质量、安全、自动测试等方面，也能提供普通程序员的水平，因为很多新手和培训班程序员压根都考虑这些。
七、其他各种辅助型应用。在这个领域，由于法律、风险和模型目前的缺陷，大语言模型不能独立使用，只是作为一种辅助手段。比如，在医疗方面：辅助医疗、文献整理、药物研发；在教育方面：个性化培训，智能辅导、智能学习平台；在经济、法律方面：案例分析、时事新闻分析、智能合规和监管、风险管理和信用评估，智能交易等。
八、媒体信息情报行业。比如相关新闻、信息的自动采集，汇总，匹配，文本自动生成等。
九、创意、艺术和娱乐行业，比如自动化或半自动化的写作，文本摘要，特殊内容的查询生成等。
还有很多应用领域，我这里就无法一一列举。
接下来，我们从技术层面来分析一下，目前有那些成熟的技术手段。我们从使用的简单性、复杂性，逐一介绍。
- 最简单的就是直接使用第三方部署的大语言模型，以对话或聊天的方式直接使用。这是大家最熟悉的。比如ChatGPT等产品就提供了实时的对话和聊天功能，其基础功能和使用频率都免费，付费的用户获得一些功能、质量、性能等各方面的拓展。这种方式，还可以通过API的形式实现，这样可以方便地把大语言模型，嵌入到自己的应用种。这是很多大模型公司所倡导的一种方式，开发人员以插件或者独立应用的方式，以付费或分享盈利的方式，使用业界最先进的大模型。
- 其次就是使用提示词工程（Prompt Engineering），这是伴随大模型出现的一个新分支。提示词工程，可以让使用者通过合适的提示词，更好地于大模型进行交互，获得有针对性的、更专业的、更精准的答复。提示词工程的使用指南，通常伴随着大模型一同发布，每个大模型都有自己的特殊提示词指南。化一点时间熟悉提示词，并结合到自己的应用中，往往可以得到超乎想象的，让你满意的答案。
- 部署自己的大语言模型，也是很多公司的选择。这些公司通常有法律合规、隐私保护等特殊要求。同时部署自己的大模型，也可以有针对性的进行部署时的配置和优化。部署自己的大模型需要一定的技术和经济实力。一个业界顶级的大模型，其运行成本是非常昂贵的。建议使用一些云服务商的服务进行技术验证，可以节省大量的初始投资和运维成本。
- 对大语言模型进行微调（fine tunning），是另外一个对大模型进行领域优化的手段。微调后的大模型，也往往需要自己部署运维。训练一个模型是一件非常耗时、耗资源的工程，使用预训练的模型进行微调，加入领域内的特殊语料和数据，从而使大模型获得领域内的知识，同时涵盖通用的知识，使得大模型的输出更加出色和完善。微调需要的技术和经济实力远超部署自己的大模型。对实力有限，而又不得不自己做微调的公司，还是建议使用云服务进行微调。
- 检索增强生成（Retrieval augmented generation/RAG），是目前非常成熟和流行的技术。检索增强生成 (RAG) 通过引入外部知识库，有效解决了大模型面临的一些问题。比如：缺乏领域知识；领域知识错误或滞后；无法及时更新；产生幻觉和虚假内容。检索增强生成对那些知识需要不断的场景尤其有效，因为它只需要更新数据库，而无需重新训练、微调、部署大模型。检索增强生成技术原理并不复杂，它们通常会引入一个向量数据库（Vector DB），保存邻域内的知识，并实现文本的相似度检索；使用一个自己部署或者第三方的大模型，实现对话功能。你可以自己开发，或使用很多开源或商业化的应用。
- 大模型代理/智能体（Agent）是目前和大模型相关的最热门的技术和话题，很多人认为它是实现AGI的关键。虽然我并不完全认同，但认同它的潜力，尤其是充分利用大语言模型，解决各种复杂的问题，同时避免大模型的各种现实问题。智能体在很大程度上借鉴了全局工作空间理论（Global workspace theory/GWT），通常它由四个部分组成：核心（Core）、内存（Memory）、规划模块（Planning）和各种工具（Tools）。
- 核心是智能体大脑中的意识空间，“中央处理器”，它负责理解输入，应用推理、并根据请求目标和自己的能力，确定合理的行动方案。同时，它也根据预定义的行为准则或学习的经验，以某种连贯的方式行事。
- 内存即记忆模块，充当内部日志和用户交互的存储库。这使得代理能够回忆之前的对话、用户偏好和上下文信息，从而实现个性化和相关的响应。这里既有短期上下文记忆，也有长期的历史记忆。有些研究人员把知识库独立为一个模块，其实知识库也是记忆模块的一部分。在实现上，我们可以方便地使用向量数据库或传统数据库来实现记忆模块。
- 工具涵盖了很多内容，但本质上都是核心用来完成特定任务的工具。它可以是一个或多个大模型，连接第三方的接口，搜索网络的爬虫，查询专业数据库的接口等等。使用工具的核心思想是，每个工具解决特定问题，添加或删除工具，不会破坏代理的整体功能
- 规划模块是智能体处理复杂问题和完善执行计划的战略组件，它使智能体不仅能够做出即时反应，也能够规划长期目标或更复杂的任务。规划模块评估不同的方法，预测潜在的挑战，并制定策略以实现预期的结果。这涉及将一项大任务分解为更小的、可管理的步骤、确定行动的优先级，甚至从过去的经验中学习以优化未来的行为。
从这些描述中，我们可以看出，这是一个相当复杂的体系。在一个智能体框架中，通常由多个模型在框架的协调下共同工作，使用了前面提到的各种技术手段和很多传统技术。目前已经有很多实验性质的智能体系统，但都是玩具性质。业界也出现了很多用于开发智能体的工具和框架，比较著名的有，LangChain，AutoGen，AutoGPT等。LangChain是我比较熟悉的，AutoGen由微软开发，AutoGPT在GitHub上由十六万二千的星。
