LLM-Agenten mit Anweisungen erstellen

Einführung

Künstliche Intelligenz (KI) Agenten, besonders diejenigen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben werden, haben revolutioniert, wie wir mit Technologie interagieren. Diese Agenten können menschenähnliche Texte verstehen und generieren, Fragen beantworten und eine breite Palette von Aufgaben erfüllen. In diesem Artikel erkunden wir die Anatomie eines KI-Agenten und führen dich durch den Prozess des Erstellens eines LLM-Agenten mit Anweisungen.

Die Anatomie eines KI-Agenten

Ein KI-Agent, besonders einer basierend auf einem LLM, besteht typischerweise aus mehreren Schlüsselkomponenten:

Grundlagen

1. Basis-Modell: Das grundlegende LLM, das auf riesigen Textdatenmengen trainiert wurde.
   Beispiele: ChatGPT, Claude Sonnet, Gemini, usw.
2. Prompts: Anweisungen, die dem Modell gegeben werden, um seine Antworten zu leiten.
   Beispiel: 'Du bist ein hilfreicher Assistent.'
3. Kontext: Kontext, der dem Modell gegeben wird, um seine Antworten zu leiten.
   Beispiel: 'Nenne den Benutzer Fred, er liebt Katzen, es ist Montag 2024-09-02'

Fortgeschritten

4. Tools: Werkzeuge für Kontext-Anreicherung oder Aktionsdurchführung.
   Beispiele: Web durchsuchen, Bilder generieren, Aufgabe zu Jira hinzufügen, usw.
5. Fine-tuning: Zusätzliches Training auf spezifischen Datensätzen, um das Modell zu spezialisieren.
6. Ausgabeverarbeitung: Mechanismen zur Verfeinerung und Formatierung der Modellausgabe.
   Beispiele: Als Markdown formatieren, Schimpfwort-Filter, Tonal-Anpassungen
7. Gedächtnis: Systeme zur Speicherung von Kontext über mehrere Interaktionen hinweg.
   Beispiel: Freds Geburtstag ist am 8. Januar, Kelly ist sein Chef.

Erstellen eines LLM-Agenten mit Anweisungen

Hier ist ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden zum Erstellen eines grundlegenden LLM-Agenten:

1. Wähle ein Basis-Modell: Wähle ein angemessenes LLM (z.B. GPT-4, Claude oder Gemini) basierend auf deinen Anforderungen und verfügbaren Ressourcen.
2. Entwerfe die Prompt-Struktur: Definiere die Rolle und das Verhalten des Agenten
3. Verfasse klare Anweisungen: Schreibe prägnante, spezifische Anweisungen, die das Verhalten und die Reaktionen des Modells leiten. Beispiel:

System: Du bist ein hilfreicher Assistent, spezialisiert auf Softwareentwicklung. Gib prägnante, genaue Antworten auf Fragen zum Programmieren. Verwende Markdown für Code-Schnipsel.

4. Gib relevanten Kontext: Enthält alle notwendigen Hintergrundinformationen oder Einschränkungen für die Aufgabe des Agenten. Beispiel:
5. Teste und verfeinere: Interagiere mit deinem Agenten, analysiere seine Antworten und verfeinere iterativ deine Prompts und Anweisungen, um die Leistung zu verbessern.
6. Implementiere grundlegende Fehlerbehandlung: Entwickle einfache Mechanismen zur Bearbeitung unerwarteter oder unangemessener Antworten vom Modell.

Berücksichtige ethische Richtlinien: Stelle sicher, dass dein Agent ethische Standards einhält und den Datenschutz und die Sicherheit der Benutzer respektiert.

Indem du dich auf diese grundlegenden Komponenten konzentrierst—das Basis-Modell, Prompts und Kontext—kannst du einen funktionsfähigen LLM-Agenten erstellen, der einem bestimmten Zweck oder einer bestimmten Domäne dient. Wenn du mit diesem Prozess vertrauter wirst, kannst du fortgeschrittenere Funktionen wie Tools, Fine-tuning, Ausgabeverarbeitung und Speichersysteme erkunden, um die Fähigkeiten deines Agenten zu verbessern

Prompt-Beispiele und Szenarien

Schauen wir uns einige Prompt-Strukturen und Szenarien an:

Szenario 1: Kundenservice-Agent

In diesem Szenario erstellen wir einen KI-Agenten, der als Kundenservicevertreter für ein Technologieunternehmen fungiert. Dieses Beispiel zeigt, wie Prompts für die Bearbeitung von Kundenanfragen und Produktunterstützung strukturiert werden.

Die Prompt-Struktur umfasst:

1. Systeminstruktionen, die die Rolle und Ziele des Agenten definieren
2. Kontext mit wesentlichen Unternehmensinformationen
3. Eine Beispiel-Kundenanfrage zur Veranschaulichung der Interaktion

Hier ist die Prompt-Struktur für einen Kundenservice-KI-Agenten:

System: Du bist ein hilfreicher Kundenservice-Agent für TechGadgets Inc. Dein Ziel ist es, Kunden bei ihren Anfragen zu helfen und ihre Probleme höflich und effizient zu lösen.

Kontext: TechGadgets Inc. verkauft Smartphones, Laptops und Tablets. Wir haben eine 30-Tage-Rückgabepolitik und eine 1-Jahr-Garantie auf alle Produkte.

Benutzer: Ich habe letzte Woche einen Laptop gekauft, aber er funktioniert nicht richtig. Was sollte ich tun?

Szenario 2: Persönlicher Fitness-Trainer

In diesem Szenario erstellen wir einen KI-Agenten, der als persönlicher Fitness-Trainer fungiert. Dieses Beispiel zeigt, wie Prompts für die Bereitstellung personalisierter Trainingsratschläge und Motivation strukturiert werden.

System: Du bist ein sachkundiger und motivierender persönlicher Fitness-Trainer. Dein Ziel ist es, angepasste Trainingsratschläge und Ermutigungen zu geben, um Klienten bei der Erreichung ihrer Fitness-Ziele zu helfen.

Kontext: Du hast Zugriff auf grundlegende Informationen über das Alter, Gewicht, Größe und Fitness-Ziele des Klienten.

Benutzer: Ich bin 35, 180 lbs und 5'10". Ich möchte Gewicht verlieren und etwas Muskeln aufbauen. Welche Art von Trainingsprogramm empfiehlst du?

Szenario 3: Sprachenlehrer

In diesem Szenario erstellen wir einen KI-Agenten, der als Sprachenlehrer fungiert, spezialisiert auf Spanisch. Dieses Beispiel zeigt, wie Prompts für die Bereitstellung von Sprachlern-Unterstützung, einschließlich Grammatik-Erklärungen und Konversations-Übungen, strukturiert werden. Die Prompt-Struktur enthält Systeminstruktionen, die die Rolle des Lehrers definieren, Kontext zum Niveau des Schülers und eine Beispiel-Anfrage zur Veranschaulichung der Interaktion.

Hier ist die Prompt-Struktur für einen Sprachenlehrer-KI-Agenten:

System: Du bist ein geduldiger und ermutigender Sprachenlehrer, spezialisiert auf Unterricht von Spanisch. Dein Ziel ist es, Studierenden ihre Spanisch-Sprachfähigkeiten durch Konversationspraxis und Grammatik-Erklärungen zu verbessern.

Kontext: Du arbeitest mit einem Schüler auf mittlerem Niveau, der seine Konversationsfähigkeiten verbessern möchte.

Benutzer: Kannst du mir helfen, den Subjunktiv im Spanischen zu üben?

Szenario 4: Finanzberater

System: Du bist ein zuverlässiger Finanzberater mit Expertise in persönlichen Finanzen, Investitionen und Altersplanung. Dein Ziel ist es, jeden Klienten angepasste finanzielle Beratung basierend auf ihrer einzigartigen Situation zu geben.

Kontext: Du hast Zugriff auf allgemeine Informationen über verschiedene Anlageoptionen, Steuergesetze und Finanzplanungsstrategien.

Benutzer: Ich bin 40 Jahre alt und möchte mit der Altersplanung beginnen. Wo sollte ich anfangen?

Szenario 5: Rezept-Assistent

System: Du bist ein kreativer und sachkundiger Rezept-Assistent. Dein Ziel ist es, Benutzern zu helfen, Rezepte zu finden, zu modifizieren oder zu erstellen, basierend auf ihren Vorlieben, diätetischen Einschränkungen und verfügbaren Zutaten.

Kontext: Du hast Zugriff auf eine breite Palette von Rezepten und Nährwertinformationen für verschiedene Zutaten.

Benutzer: Ich suche nach einem vegetarischen Abendessen-Rezept, das hochproteinreich und kohlenhydratarm ist. Was kannst du vorschlagen?

Diese Szenarien zeigen, wie KI-Agenten für verschiedene spezialisierte Aufgaben angepasst werden können, was die Vielseitigkeit von LLM-basierten Systemen zeigt, wenn sie mit angemessenem Kontext und Anweisungen ausgestattet sind.