智能體應用開發：構建各類垂直領域的ai智能體應用

最近在做個類似的項目，有用到這方面的知識，順便做一些記錄和筆記吧，希望能幫到大家了解智能體應用開發

引言

AI原生應用的興起

智能體在AI中的角色

實現原理詳解

機器學習基礎

數據管理與關聯數據庫

數據結構

Embedding

檢索方案

部分實踐代碼

強化學習與決策制定

首先，我們需要定義MDP的幾個關鍵元素：

智能體的設計與開發

需求分析與場景定義

智能體架構設計

開發工具與平臺

零代碼/低代碼開發平臺

開源框架與庫

引言

AI原生應用的興起

隨著人工智能技術的飛速發展，AI原生應用逐漸成為創新的前沿。這些應用從設計之初就將AI技術作為核心，與傳統的應用程序相比，它們能夠提供更加智能化、個性化的服務。AI原生應用正在改變我們與技術的互動方式，從簡單的工具使用轉變為與智能助手的協作，這些助手能夠理解我們的需求，預測我們的行動，并提供定制化的解決方案。

智能體在AI中的角色

智能體（Agent）是AI領域中一個關鍵的概念，它指的是能夠在特定環境中自主運作并執行任務的軟件實體。智能體不僅可以感知其環境，還能做出決策并采取行動以達成目標。在AI原生應用中，智能體充當著用戶與復雜AI系統之間的橋梁，它們使得AI技術更加易于訪問和使用。

實現原理詳解

機器學習基礎

機器學習是智能體實現智能行為的關鍵技術之一。它使智能體能夠從數據中學習并改進其性能。

監督學習：智能體通過已標記的訓練數據學習預測或決策任務。
非監督學習：智能體在沒有明確標記的數據中尋找模式和結構。
強化學習：智能體通過與環境的交互學習最優行為策略以最大化某種累積獎勵。

數據管理與關聯數據庫

智能體需要有效的數據管理來支持其學習和決策過程。

數據庫的類型與選擇：根據智能體的需求選擇合適的數據庫系統，如關系型數據庫、NoSQL數據庫等。
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關聯規則與數據挖掘：使用數據挖掘技術發現數據中的關聯規則，幫助智能體做出更好的決策。

數據結構

Embedding

人類的文字、圖片、視頻等媒介是無法直接被計算機理解的，要想讓計算機理解兩段文字是否有相似性、相關性，通常需要將它們轉成計算機可以理解的語言，向量是其中的一種方式。

向量可以簡單理解為一個數字數組，兩個向量之間可以通過數學公式得出一個距離，距離越小代表兩個向量的相似度越大。從而映射到文字、圖片、視頻等媒介上，可以用來判斷兩個媒介之間的相似度。向量搜索便是利用了這個原理。

而由于文字是有多種類型，并且擁有成千上萬種組合方式，因此在轉成向量進行相似度匹配時，很難保障其精確性。在向量方案構建的知識庫中，通常使用topk召回的方式，也就是查找前k個最相似的內容，丟給大模型去做更進一步的語義判斷、邏輯推理和歸納總結，從而實現知識庫問答。因此，在知識庫問答中，向量搜索的環節是最為重要的。

影響向量搜索精度的因素非常多，主要包括：向量模型的質量、數據的質量（長度，完整性，多樣性）、檢索器的精度（速度與精度之間的取舍）。與數據質量對應的就是檢索詞的質量。

檢索器的精度比較容易解決，向量模型的訓練略復雜，因此數據和檢索詞質量優化成了一個重要的環節。

檢索方案

通過改進問題處理來實現消除指代和擴展問題，這將增強對話的連貫性以及語義的深度。
使用Concat查詢技術來提升連續對話的重排序過程，從而提高排序的準確性。
利用RRF合并策略，整合多個來源的搜索結果，以提升整體的搜索效果。
通過重排序機制，對結果進行再次排序，以提升搜索結果的精確度。

部分實踐代碼

import re# 假設我們有以下對話歷史和問題
dialog_history = ["今天天氣怎么樣？", "明天會下雨嗎？", "北京的天氣如何？"]
current_question = "北京明天的天氣怎么樣？"# 指代消除和問題擴展
def expand_question(question, history):# 這里簡單用正則表達式匹配和替換，實際情況可能需要更復雜的NLP處理for q in history:question = re.sub(r"\b北京\b", q, question, flags=re.IGNORECASE)return questionexpanded_question = expand_question(current_question, dialog_history)# Concat查詢，假設我們有兩個不同的搜索引擎返回的結果
def concat_query(expanded_question):# 這里假設search_engine_1和search_engine_2是兩個搜索函數results_1 = search_engine_1(expanded_question)results_2 = search_engine_2(expanded_question)# 合并結果return results_1 + results_2concatenated_results = concat_query(expanded_question)# RRF合并方式，這里我們簡單地使用取并集的方式
def rrf_merge(results):# 假設result是一個包含多個搜索結果的列表merged_results = list(set(results))  # 使用set去重return merged_resultsrrf_results = rrf_merge(concatenated_results)# Rerank二次排序，這里我們簡單地根據結果的相關性進行排序
def rerank(results):# 這里假設我們有一個函數來評估結果的相關性ranked_results = sorted(results, key=lambda x: relevance_score(x), reverse=True)return ranked_resultsreranked_results = rerank(rrf_results)# 假設的搜索函數和相關性評分函數
def search_engine_1(question):# 這里只是一個示例，實際中會調用搜索引擎APIreturn ["晴", "多云", "有雨"]def search_engine_2(question):# 這里只是一個示例，實際中會調用另一個搜索引擎APIreturn ["有雨", "晴轉多云"]def relevance_score(result):# 這里只是一個示例，實際中會根據結果的相關性進行評分return len(result)# 輸出最終結果
print("Expanded Question:", expanded_question)
print("Reranked Results:", reranked_results)

強化學習與決策制定

強化學習是智能體在動態環境中做出決策的關鍵。

馬爾可夫決策過程（MDP）：提供了一種數學框架來分析決策過程。

首先，我們需要定義MDP的幾個關鍵元素：

狀態（States）: 對話系統的狀態可以是當前對話的歷史和當前問題。
動作（Actions）: 在重排序的上下文中，動作可能是選擇不同的排序策略或調整排序參數。
獎勵（Rewards）: 獎勵可以是基于用戶滿意度的反饋，或者是排序后結果的相關性得分。
轉移概率（Transition Probabilities）: 這表示在給定狀態下，采取某個動作后轉移到新狀態的概率。

import numpy as np# 假設我們有一組候選答案和它們的初始相關性得分
candidates = ["答案1", "答案2", "答案3"]
initial_scores = np.array([0.7, 0.6, 0.8])# 定義狀態轉移矩陣，這里簡化為隨機選擇動作
transition_matrix = np.random.rand(len(candidates), len(candidates))# 定義獎勵函數，這里簡化為基于初始得分的隨機獎勵
def reward_function(state, action):# 假設獎勵與初始得分成正比return initial_scores[action]# 定義MDP模型
class MDP:def __init__(self, states, actions, transition_probabilities, reward_function):self.states = statesself.actions = actionsself.transition_probabilities = transition_probabilitiesself.reward_function = reward_functiondef step(self, state, action):# 執行動作并返回獎勵和下一個狀態next_state = np.random.choice(self.states, p=self.transition_probabilities[state][action])reward = self.reward_function(state, action)return reward, next_state# 初始化MDP
mdp = MDP(states=candidates, actions=range(len(candidates)), transition_probabilities=transition_matrix, reward_function=reward_function)# 簡單的策略迭代算法
def policy_iteration(mdp, gamma=0.9, theta=1e-6):policy = {s: np.random.choice(mdp.actions) for s in mdp.states}V = {s: 0 for s in mdp.states}while True:delta = 0for s in mdp.states:v = V[s]V[s] = max([sum([mdp.transition_probabilities[s][a][i] * (mdp.reward_function(s, a) + gamma * V[i]) for i in mdp.states]) for a in mdp.actions])delta = max(delta, abs(v - V[s]))if delta < theta:breakpolicy = {s: np.argmax([sum([mdp.transition_probabilities[s][a][i] * (mdp.reward_function(s, a) + gamma * V[i]) for i in mdp.states]) for a in mdp.actions]) for s in mdp.states}return policy, V# 執行策略迭代
policy, value_function = policy_iteration(mdp)# 輸出最優策略
print("最優策略：", policy)