一、前言
- 從0開始基于自定義Agent構建AI應用，涉及從創建智能Agent到使用、測試及優化提示詞等一系列步驟。
- 前置：什么是LLM、Prompt、Mcp和Agent？
二、步驟一：規劃和設計AI應用
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在創建AI應用之前，你需要明確應用的目標，確定AI Agent的功能，以及它將如何與用戶交互。
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問題示例：
- 你想要構建一個文本分析應用，能夠提取文檔的摘要、情感分析等。
- 你想構建一個智能客服應用，能夠自動解答客戶問題。
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確定目標后，設計好功能，包括：
- 輸入（例如，用戶的問題或文檔）。
- 輸出（例如，智能回答、情感分析的結果）。
三、步驟二：選擇技術棧
- 基于AI應用的需求，選擇合適的技術棧。
- 以Python為例，常用的技術棧如下（注：Java生態圈龐大，相關技術棧感興趣可以百度，一堆）：
- 自然語言處理（NLP）工具：
- GPT-3 或 GPT-4（OpenAI 提供的語言模型，適合文本生成、理解等任務）
- Hugging Face Transformers（包含了大量預訓練的NLP模型）
- spaCy（強大的自然語言處理工具，適用于實體識別、句法分析等）
- 后端框架：
- Flask / FastAPI（適合快速構建Python應用）
- Django（適合構建復雜的Web應用）
- 前端框架：
- React（前端開發的流行框架）
- Vue.js（簡潔的前端框架）
- 數據庫：
- MongoDB / PostgreSQL（存儲應用數據、用戶信息等）
- Weaviate （向量數據庫）
四、步驟三：創建自定義Agent
- 在構建AI應用時，你需要定義一個智能Agent，它負責處理用戶請求并給出智能響應。
- 我們可以通過提示詞（Prompt）+ MCP 構建。
- 1.Agent設計：
- 選擇合適的AI模型（例如，GPT-3、GPT-4）。
- 通過API請求與模型交互。
- 設計提示詞模板，幫助AI模型理解任務目標。
- 示例：自定義Agent
import openaiopenai.api_key = "your-api-key"def ai_agent(prompt):"""自定義AI Agent"""response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", #模型名稱prompt=prompt, #提示詞max_tokens=100, #最大token限制temperature=0.7, #溫度)return response.choices[0].text.strip() #回答結果
- 2.設計提示詞：
- 對于不同的任務（如問答、情感分析、文本生成），你需要設計相應的提示詞。
- 確保提示詞簡潔明了，能夠明確表達任務目標。
- 示例： 問答任務的提示詞
def generate_prompt(user_question):# 1.靜態寫死 / 2.提示詞和代碼隔離，提示詞寫進單獨文件，程序讀取prompt = f"""You are a highly knowledgeable AI assistant. Your task is to answer the following question concisely and accurately:Question: {user_question}Answer:"""return prompt
五、步驟四：構建用戶接口
- 用戶將與AI應用交互，你需要構建合適的用戶接口來處理輸入和輸出。
- 1.后端接口（例如，使用Flask構建API）：
- 創建一個API，用于接受用戶請求，調用AI Agent，返回結果。
from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():user_question = request.json.get('question')prompt = generate_prompt(user_question)answer = ai_agent(prompt)return jsonify({"answer": answer})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
- 2.前端界面（使用React）：
- 創建一個React前端，用于展示AI生成的答案，并且支持用戶輸入。
- 提交表單將用戶輸入發送給后端API，獲取AI的響應。
import React, { useState } from 'react';function App() {const [question, setQuestion] = useState('');const [answer, setAnswer] = useState('');const handleSubmit = async (e) => {e.preventDefault();const response = await fetch('/ask', {method: 'POST',headers: { 'Content-Type': 'application/json' },body: JSON.stringify({ question }),});const data = await response.json();setAnswer(data.answer);};return (<div><form onSubmit={handleSubmit}><inputtype="text"value={question}onChange={(e) => setQuestion(e.target.value)}placeholder="Ask me anything"/><button type="submit">Submit</button></form><div>{answer && <p>Answer: {answer}</p>}</div></div>);
}export default App;六、步驟五：調整和優化提示詞
- 提示詞的質量直接影響AI生成結果的準確性。
- 如果AI的答案不準確，可以通過調整提示詞，明確更多細節。
- 例如，如果AI無法理解某些問題，你可以引導它通過提問方式進行進一步細化。
七、步驟六：集成AI結果處理
- 處理AI生成的結果，并將它與用戶界面交互結合，進行進一步的優化。可以根據實際需求添加更多功能：
- 反饋機制：用戶可以為AI的答案打分，幫助進一步優化。
- 動態調整提示詞：基于用戶輸入的反饋，自動調整AI生成提示詞。
八、步驟七：測試與部署
- 測試AI應用并確保其在生產環境中的穩定性。
- 你可以選擇將應用部署到云平臺（如AWS、Heroku、GCP等），或者將其部署在本地。
- 部署示例：
- 使用Docker容器化你的應用。
- 使用CI/CD工具自動化部署流程。
九、簡單用例
- 用戶輸入：
我想了解Python中關于多線程的內容
- Agent輸出：
Python中的多線程是指能夠同時執行多個線程的技術。
Python通過`threading`模塊提供了對多線程的支持，可以創建多個線程來實現并發任務...
十、總結
- 1.通過設計自定義Agent來處理用戶請求。
- 2.使用提示詞（Prompt）幫助Agent理解任務。
- 3.提供API與前端交互，實時響應用戶問題。
- 4.優化提示詞和AI生成結果，提升用戶體驗。
