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场景介绍

AI原生应用引擎是企业专属的一站式大模型开发及应用构建平台,无论是研发技术人员还是业务人员,都可通过简易的界面化操作快速搭建Agent。

本实践文以创建“旅游小助手”为例介绍如何在AI原生应用平台创建Agent。

Agent效果

整合天气、景点及火车票信息,为用户提供全面的旅游辅助服务。

图1 火车票查询
图2 天气查询

准备工作

创建Agent

  1. 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“Agent编排中心 > 我的Agent”,单击“创建Agent”。
  2. 关闭“Agent生成”弹框,在“创建Agent”页面左上角选择“LLM模式(智能创建)”。
  3. 配置Agent基础信息。您也可以单击“智能修改”,优化基础信息,自动生成Agent头像。

    表1 基础信息参数说明

    参数

    说明

    Agent名称

    自定义Agent名称,例如:旅游小助手。

    Agent描述

    Agent的相关描述。例如:专注于为您打造个性化旅行体验,无论是探秘未知的目的地,还是精心安排的特色行程,我们都能为您提供专业建议和周到规划,让您的每一次旅行都充满惊喜与回忆。

  4. 选择模型。

    本实践中,选用glm-4-0520作为思考模型和问答模型。

  5. 配置Agent角色设定。您也可以单击,根据Agent基础信息智能生成角色设定。

    在角色设定中输入希望Agent完成的任务目标、具备的组件能力以及对输出答案的要求与限制等。本实践中,旅游助手设定如下:

    角色定义:

    作为旅游小助手,我的任务是整合天气、景点及火车票信息,为用户提供全面的旅游辅助服务。我需要确保用户能够轻松获取实时天气预报、热门景点推荐以及便捷的火车票查询服务,以提升旅行体验。

    工具能力:

    信息整合:能够整合各类旅游相关信息,为用户提供综合性的旅游规划建议。

    实时天气预报获取:具备通过API获取全球各地实时天气信息的能力,为用户出行提供参考。

    火车票查询:具备通过API查询火车票能力,根据客户需求和时间安排,设计合理的往返行程。

    要求与限制:

    准确性:提供的所有旅游信息必须准确无误,避免给用户造成误导。

    实时性:确保所有信息实时更新,尤其在天气和票务方面。

    用户偏好分析:在推荐景点时,需充分考虑用户的个人偏好和历史数据。

    信息安全:严格保护用户个人信息,确保隐私安全。

  6. 为Agent添加技能。

    在很多实际场景中,Agent的功能设计可能超出了单一模型的能力范围,比如需要访问外部资源(如实时数据、API服务等),或者涉及复杂的逻辑处理等,仅通过编写角色设定及添加模型,无法满足Agent要求,这时需要为Agent添加技能(工具、工作流),进行能力拓展。本实践中,旅游助手需要根据实时天气设计旅游行程,需要根据火车票规划符合预算的最优旅行方案,我们需要通过为Agent添加工具来实现,此处以平台预置的查询当前天气和火车票查询工具为例。

    图3 添加工具

  7. 为Agent添加开场白和推荐问题。

    开场白:您好!我是旅游小助手,您的出行小帮手。我汇集了天气、景点及火车票信息,致力于为您提供全面的旅游辅助。无论是实时天气预报,还是热门景点推荐,亦或票务查询,我都将竭诚为您服务。请随时告诉我您的旅行需求,我会为您提供专业的帮助。

    单击推荐问题区域的,添加推荐问题:

    • 如何根据小助手的天气预报避免旅行中的恶劣天气影响。
    • 推荐几个热门的旅游城市。
    • 如何根据实时天气预报选择最佳的旅游出行时间。
    图4 对话设置

  8. 单击“保存”

体验Agent

  1. 在创建Agent页面,单击“Agent预览”区域的“开始体验”
  2. 在Agent体验页面的对话输入框输入问题,按Enter键或单击体验Agent。

    图5 Agent预览

发布Agent

Agent发布后,用户即可通过API接口调用或Web界面进行访问。

  1. 在创建Agent页面,单击“发布”
  2. 选择发布渠道并设置发布密钥,单击“发布”

    表2 发布参数说明

    参数

    说明

    选择发布渠道

    本实践选择以Web Url的方式发布Agent,发布成功后可复制Web链接进行分享。

    设置发布密钥

    设置该密钥是确保发布分享Agent后,用户能正常调用Agent相关联的模型、工具、工作流和知识库。

    输入AI原生应用引擎平台API Key,获取方式请参见新增平台API Key

    部署资源

    • 选择发布方式:本实践选择免费额度。每个租户有3个免费额度,使用免费额度发布Agent运行速度相对缓慢。

      如果您需要使用运行时引擎SKU额度,请参见购买AI原生应用引擎进行订购,一个额度代表一个节点数量。

    • 节点数量:使用免费额度发布,默认为单节点部署。

  3. 发布后,在Agent列表的“复制发布地址”列,单击,复制发布地址进行分享。

ai大模型如何生成小模型常见问题

更多常见问题 >>
  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

  • ModelArts模型训练旨在提升开发者模型训练的开发效率及训练性能。提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能,基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优;预置和调优常用模型,简化模型开发和全流程训练管理。

  • 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。

  • 离线模型生成:以卷积神经网络为例,在深度学习框架下构造好相应的网络模型,并且训练好原始数据,再通过离线模型生成器进行算子调度优化、权重数据重排和压缩、内存优化等,最终生成调优好的离线模型。离线模型生成器主要用来生成可以高效执行在昇腾AI处理器上的离线模型。

  • 在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。

  • 在训练模型后,用户往往需要通过测试数据集来评估新模型的泛化能力。通过验证测试数据集上的平均损失,可以评估模型对未知数据的预测能力。模型评价指标是评估模型泛化能力的标准,不同的指标往往会导致不同的评判结果。 ModelArts模型评估/诊断功能针对不同类型模型的评估任务,提供相应的评估指标。在展示评估结果的同时,会根据不同的数据特征对模型进行详细的评估,获得每个数据特征对评估指标的敏感度,并给出优化建议。模型评估/诊断功能帮助用户可以全面了解模型对不同数据特征的适应性,使得模型调优可以做到有的放矢。