摘录人工智能面试笔试题汇总

一、人工智能面试问答题汇总
1、什么是人工智能？

人工智能（AI）是一种计算机科学，它增强了像人类一样工作和反应的智能机器。机器模拟人类智能行为的能力。人工智能通常用于各种应用，如决策、语音识别、感知、认知能力、计算机视觉等。

2：列出人工智能的各种应用？

1、聊天机器人

2、自动驾驶汽车

3、图像标记

4、医疗保健领域的人工智能

5、电子商务中的人工智能

6、人力资源管理

7、智能网络安全

8、人工智能增强工作场所沟通

9、面部表情识别

10、自然语言处理等等。

3、人工智能使用的编程语言是什么？

1、Python

2、Java

3、Prolog

4、Lisp

5、AIML

6、STRIPS

7、Julia.

4、人工智能有多少种类型？

1、反应式机器AI

2、有限内存AI

3、心智人工智能理论

4、自我意识人工智能。

5、学习人工智能的阶段是什么？

通用人工智能（AGI）：它也被称为强人工智能，被认为是对许多科学家人类生存的威胁。这是人工智能的进化，机器可以像人类一样思考和做出决定。

人工正常智能（ANI）：它也被称为弱人工智能，只能执行定义的活动集。它不具备任何思考能力；相反，它执行一组预定义的功能。

人工超级智能（ASI）：ASI 可以执行人类能做的一切。阿尔法 2 号就是 ASI 的一个例子，它是第一个人形 ASI 机器人。

6、什么是人工智能中的智能代理？

智能体（IA）是指一种自主实体，它作为一个智能体，利用致动器和传感器的观察来指导其活动，以实现环境目标。

7、强人工智能和弱人工智能有什么区别？

强大的人工智能，机器可以像人类一样自己思考和执行任务。弱人工智能，机器就无法独立执行任务；相反，它在很大程度上依赖于人为干扰。

强人工智能有一个复杂的算法，可以帮助它在各种情况下行动，而弱人工智能是由人类预先编程的。

8、在 AI 中定义专家系统？

在人工智能中，专家系统是模仿人类专家决策能力的计算机系统。开发专家系统是为了通过对知识体进行推理来解决问题，知识体主要表现为 if-then 公式，而不是传统的过程代码。

9、专家系统的特点是什么？

1、高水平性能

2、良好的可靠性

3、充足的响应时间

4、与元知识相关联

5、域特定性

6、可以理解

7、合理推理

8、专业知识

9、特殊程序设计语言

10、符号表示的使用。

10、人工智能中的A*搜索算法是什么？

A*是用加权图表示的，这意味着它可以找到在时间和距离方面涉及最小成本的最佳路径。这使得人工智能中的A*算法成为最佳首次搜索的知情搜索算法。*搜索算法将其与其他遍历技术区分开来，因为它有大脑。

11、人工智能的各个领域是什么？

1、机器学习

2、机器人学

3、模糊逻辑系统

4、神经网络

5、专家系统

6、自然语言处理。

12、什么是机器学习？

机器学习是人工智能（AI）的一种应用，它为系统提供了从经验中自动学习和改进的能力，而无需外部编程。它专注于增强可以访问数据并使用数据进行相应学习的计算机程序。简单地说，机器学习是人工智能的一个子集，它使用数据来增强机器解决复杂问题的能力。

13、机器学习（ML）有哪些不同类型？

1、监督学习

2、强化学习

3、无监督学习。

14、AI 和 ML 有什么区别？

人工智能    机器学习
人工智能是一种使系统能够模仿人类行为的技术    机器学习是人工智能的一个子集，它使机器能够自动从经验中学习
机器学习和深度学习是人工智能的两个主要子集    深度学习是机器学习的主要子集
它包括自我纠正和推理和学习    它包括引入新数据时的自我纠正和学习
人工智能处理非结构化、结构化和半结构化数据    机器学习处理半结构化和结构化数据
人工智能的范围很广    机器学习的范围有限
15、什么是自然语言处理？

自然语言处理（NLP）是人工智能、计算机科学和语言学的一个子领域，涉及人类语言和计算机语言之间的通信，有助于具体如何对计算机进行编程，以分析和处理大量的自然语言数据。

有经验的人工智能面试问题
16、什么是人工神经网络？

人工神经网络（ANN）是一种旨在模拟人脑对信息的分析和处理的计算系统。它是人工智能的基础，解决了难以解决或不可能解决的问题或统计标准。人工神经网络具有自学习能力，允许用户产生更好的结果。

17、人工智能中常用的神经网络类型是什么？

1、循环神经网络

2、前馈神经网络

3、卷积神经网络。

18、什么是深度学习？

深度学习是一种人工智能功能，它模仿人脑处理数据的工作，用于识别语音、做出决策、检测物体和翻译语言。它可以在没有人为指导的情况下学习，从未标记和非结构化的数据中学习。

19、人工智能中的模糊逻辑系统是什么？

模糊逻辑（FL）是一种代表人类推理的推理方法。FL的方法模仿了人类的决策过程，包括YES或NO数字值之间的所有可能性。它根据输入的可能性来实现确定的输出。

20、列出人工智能中的各种搜索算法？

1、广度优先搜索

2、双向搜索

3、深度优先搜索

4、统一成本搜索

5、启发式评估函数

6、纯启发式搜索

7、迭代深化深度优先搜索

8、各种算法复杂度的比较

9、本地搜索算法。

21、哪种搜索方法占用的内存较少？

深度优先搜索方法占用的内存较少。

22、机器学习涉及哪些步骤？

1、数据收集

2、数据准备

3、选择合适的型号

4、训练数据集

5、评价

6、参数调整

7、预言

23、列出我们在制定计划时所采取的两种不同步骤？

1、添加运算符

2、在运算符之间添加排序约束。

24、专家系统的优点是什么？

1、记忆力

2、快速响应

3、一致性

4、思维方式

5、推理能力

6、自然无偏见

7、勤勉。

25、专家系统的各个组成部分是什么？

1、用户界面：用户界面允许用户与专家系统通信，以找到复杂问题的解决方案

2、知识库：知识库是一种用于存储高质量和特定领域知识的存储

3、推理引擎：它是专家系统的主要处理单元。它使各种推理规则能够对知识库进行推理，从而得出结论。该系统利用推理机从知识库中提取信息。

26、人工智能中的博弈论是什么？

在人工智能和DL系统的背景下，博弈论允许多智能体环境中所需的一些关键功能，在多智能体中，各种人工智能程序需要交互才能实现目标。

博弈论是数学的一个分支，用于开发具有预定义规则和结果的多个参与者之间的战略互动。它还用于定义我们日常生活和机器学习模型中的几个实例。

27、图灵测试是什么？

图灵测试是人工智能（AI）中的一个研究过程，用于确定计算机是否能够像人类一样思考。图灵测试以艾伦·图灵的名字命名，是一种测试机器人类水平智能的方法。

28、解释人工智能中的马尔可夫决策过程？

马尔可夫决策过程（MDPs）是一个用于设计不确定性和强化学习问题下的序列决策问题的数学框架。这一过程的主要目标是通过选择最佳政策来实现最大的积极回报。

29、列出MDP的要素？

1、一组有限状态S

2、一组有限作用A

3、奖励

4、政策支持。

在这个过程中，代理执行动作A以从开始状态转换到结束状态，并且在执行这些动作时，代理几乎没有收到奖励。代理所采取的一系列操作可以定义为一个策略。

30、人工智能中的FOPL是什么？

1、一种表达对某个“世界”的断言的语言

2、基于集合论的语义

3、演绎装置的推理系统，这样我们就可以从断言中得出结论。

31、FOPL的语言包括什么？

1、一组变量

2、一组功能符号

3、一组常量符号

4、一组谓词符号

5、一种特殊的二元等式

6、普遍量词与存在量词

7、逻辑连接词。

32、列出一些机器学习算法？

1、线性回归

2、物流回归

2、朴素贝叶斯

4、决策树学习

5、Random forest

6、决策

7、K-均值聚类

8、强化学习

9、人工神经网络。

33、什么是K-means聚类？

K-means聚类是一种无监督学习算法，用于识别数据集中的数据对象聚类。K-means尝试在没有使用标记数据进行训练的情况下对数据进行分类。一旦执行了算法并定义了组，用户就会将任何新数据分配给最相关的组。

34、现实世界中K-means的例子是什么？

1、天文学

2、搜索引擎

3、计算机视觉

4、客户概况

5、市场细分

35、什么是过度拟合？

过度拟合是指开发训练数据的设计。当模型学习到训练数据中可用的噪声和细节时，就会发生这种情况；因此，它对模型在新数据上的性能产生了负面影响。

36、在神经网络中，有哪些方法可以避免过度拟合？

1、交叉验证

2、提前停止

3、删除功能

4、组装

5、使用更多数据进行训练

6、规范化。

37：什么是隐马尔可夫模型（HMM）？

隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于描述依赖于内部因素的可观测事件的演变，而这些内部因素是不可直接观测的。我们可以将观察到的事件称为符号，并将其称为状态观察背后的不可见因素。

38、机器学习的应用是什么？

1、生物信息学

2、图像、人脸和语音识别

3、欺诈检测

4、市场细分

5、制造和库存管理等等。

39、什么是TensorFlow？

TensorFlow是一个用于数值计算和大规模机器学习的端到端开源库。它包括一个由工具、综合资源和社区资源组成的灵活生态系统，使开发人员能够轻松地构建和部署应用程序。它将深度学习和机器学习算法和模型结合在一起，使它们在一个常见的隐喻中有用。

40、什么是Hash table？

Hash table 是一种用于以关联方式存储数据的数据结构。在该表中，数据以数组格式存储，其中每个数据都有其各自唯一的索引值。

二、机器学习笔试题

01 以下哪种激活函数因为其导数在某些区域接近于0而导致梯度消失问题？
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Tanh
D. Leaky ReLU

答案： B

解析: Sigmoid函数的导数在输入值较大或较小时接近于0，这会导致梯度消失问题。

02 下列哪个函数在神经网络中可能引起梯度消失问题？
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Leaky ReLU
D. ELU

答案： B

解析: Sigmoid函数在输入值较大或较小时，其导数接近于0，这会导致梯度消失问题。

03 在神经网络中，Sigmoid函数的输出范围是？
A. (-1, 1)
B. (0, 1)
C. [0, 1]
D. [-1, 1]

答案： B

解析: Sigmoid函数的输出范围是(0, 1)，即不包括0和1。

04 下列哪个激活函数在现代深度学习中常用于隐藏层而不是输出层？
A. Sigmoid
B. Softmax
C. ReLU
D. Linear

答案： C

解析: ReLU（Rectified Linear Unit）因其计算效率高且能有效缓解梯度消失问题，常用于隐藏层。

05 Sigmoid函数在输入为正无穷时，其输出值趋近于多少？
A. -1
B. 0
C. 1
D. ∞

答案： C

解析: 当输入\( x \)为正无穷大时，Sigmoid函数的输出值趋近于1。

06 在神经网络中，Sigmoid函数的导数最大值是多少？
A. 0.25
B. 0.5
C. 1
D. 0

答案：A

解析: Sigmoid函数的导数的最大值发生在\( x = 0 \)时，此时导数值为0.25。

07 在深度学习中，哪个激活函数因其计算效率高而被广泛使用？
A. Sigmoid
B. Tanh
C. ReLU
D. ELU

答案： C

解析: ReLU因其简单的计算形式，具有很高的计算效率，因此在深度学习中被广泛采用。

08 在正负值很大的情况下，哪个激活函数更有可能遇到梯度消失问题？
A. ReLU
B. Leaky ReLU
C. PReLU
D. Sigmoid

答案： D

解析: Sigmoid函数在输入值远离原点时梯度非常小，容易导致梯度消失问题。

09 Leaky ReLU相比于ReLU的主要优势是什么？
A. 没有梯度消失问题
B. 更快的计算速度
C. 减轻了神经元死亡问题
D. 输出范围更宽

答案： C

解析: Leaky ReLU通过在负值区域引入一个斜率，减轻了ReLU中的神经元死亡问题。

10 PReLU与Leaky ReLU的主要区别是什么？
A. PReLU在负值区域的斜率是固定的
B. PReLU在负值区域的斜率是可以学习的
C. PReLU没有负值区域
D. PReLU的计算更简单

答案： B

解析: PReLU允许负值区域的斜率作为一个可学习的参数，而Leaky ReLU的斜率是固定的。

11 ELU激活函数的负值区域采用什么形式的计算？
A. 线性计算
B. 指数计算
C. 对数计算
D. 幂次方计算

答案： B

解析: ELU在负值区域采用了指数函数的形式来计算输出。

12 哪个激活函数最适合用于需要零均值输出的场景？
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Tanh
D. ELU

答案： C

解析: Tanh函数的输出范围是[-1, 1]，且在0处输出也为0，这使得它更适合需要零均值输出的情况。

13 ELU激活函数为什么可以帮助减少偏移效应？
A. 因为其输出范围为[0, 1]
B. 因为其在负值区域采用指数函数，使得输出均值接近零
C. 因为其没有负值区域
D. 因为其在正值区域采用线性函数

答案： B

解析: ELU在负值区域的指数函数处理使得其输出均值接近零，有助于减少偏移效应。

14 哪个激活函数通常不适用于隐藏层？
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Tanh
D. ELU

答案： B

解析: Sigmoid函数由于其梯度消失问题，通常不适合用作隐藏层的激活函数。

三、大模型面试常问

一、基础知识篇

1. 什么是大模型？

大模型，通常指的是参数量巨大、结构复杂的深度学习模型，如GPT、BERT等。它们能够处理海量的数据，捕捉复杂的特征关系，从而实现更高级别的自然语言处理任务。

2. 解释一下深度学习中的反向传播算法。

反向传播算法是深度学习中的核心算法之一，它用于计算神经网络中每个参数的梯度，并通过梯度下降等优化算法更新参数，从而最小化损失函数。反向传播算法的关键在于链式法则的应用，通过逐层传递梯度信息，实现参数的优化。

3. 简述一下常用的激活函数及其特点。

激活函数是神经网络中用于引入非线性因素的关键组件。常用的激活函数包括Sigmoid、Tanh、ReLU等。Sigmoid函数将输入映射到0和1之间，适合用于二分类问题；Tanh函数将输入映射到-1和1之间，具有更好的对称性；ReLU函数则具有稀疏激活、梯度消失问题较少等优点。

二、进阶问题篇

1. 如何处理深度学习中的过拟合问题？

过拟合是深度学习中的常见问题，主要表现为模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上性能下降。处理过拟合的方法包括数据增强、正则化、Dropout等。数据增强通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力；正则化通过在损失函数中加入惩罚项来限制模型的复杂度；Dropout则通过在训练过程中随机丢弃部分神经元来防止模型对训练数据的过度拟合。

2. 解释一下深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题。

梯度消失和梯度爆炸是深度学习中的两大难题。梯度消失指的是在反向传播过程中，由于激活函数的饱和性，梯度值逐渐减小到接近于0，导致参数更新缓慢甚至停滞；梯度爆炸则指的是在反向传播过程中，梯度值迅速增大到超出数值计算范围，导致参数更新不稳定甚至崩溃。解决梯度消失和梯度爆炸的方法包括选择合适的激活函数、使用梯度裁剪等技术。

3. 如何评估一个深度学习模型的性能？

评估深度学习模型性能的方法包括准确率、召回率、F1分数、AUC等。准确率表示模型正确预测的比例；召回率表示模型识别出的正例占实际正例的比例；F1分数是准确率和召回率的调和平均；AUC则通过计算ROC曲线下的面积来评估模型在不同阈值下的性能表现。在实际应用中，需要根据具体任务的需求选择合适的评估指标。

三、实践案例篇

1. 基于千帆大模型开发与服务平台进行模型训练与优化

千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的算法库和高效的计算资源，支持多种深度学习框架和模型结构。在使用千帆平台进行模型训练时，可以通过调整学习率、批量大小等超参数来优化模型性能。此外，千帆平台还支持分布式训练、模型压缩等技术，进一步提高模型的训练效率和部署性能。

例如，在训练一个文本生成模型时，我们可以利用千帆平台的GPU资源加速训练过程，并通过调整学习率策略（如Warmup、Cosine Decay等）来稳定训练过程，提高模型的收敛速度和生成质量。同时，我们还可以利用千帆平台的模型压缩技术来减小模型体积，降低部署成本。

2. 利用曦灵数字人进行自然语言处理任务

曦灵数字人是一种基于深度学习技术的虚拟人物，它具备自然语言处理、语音合成等多种能力。在利用曦灵数字人进行自然语言处理任务时，我们可以将其视为一个强大的文本处理工具。通过输入文本或语音指令，曦灵数字人可以理解并回答用户的问题，生成符合语境的回复。

例如，在构建一个智能客服系统时，我们可以将曦灵数字人作为核心组件之一。通过训练曦灵数字人理解用户意图、识别用户情感等能力，我们可以实现更加智能化、人性化的客服服务。同时，曦灵数字人还可以与其他AI技术（如语音识别、图像识别等）相结合，为用户提供更加全面、便捷的服务体验。

3. 部署客悦智能客服系统并优化其性能

客悦智能客服系统是一种基于人工智能技术的客户服务解决方案。它可以通过自然语言处理、机器学习等技术实现自动化客服服务，提高客户满意度和服务效率。在部署客悦智能客服系统时，我们需要考虑系统的稳定性、响应速度等因素。

为了提高客悦智能客服系统的性能，我们可以采取多种优化措施。例如，通过优化系统架构和算法设计来提高系统的处理能力和响应速度；通过引入缓存机制来减少系统对数据库的访问次数；通过定期更新和维护系统来保持其稳定性和安全性。

同时，我们还可以利用数据分析等技术来持续优化客悦智能客服系统的性能。通过分析用户的行为数据和反馈意见，我们可以发现系统中的问题和不足，并针对性地提出改进方案和优化措施。

四、 大模型基础面

Q1：目前主流的大模型体系有哪些？

A1：目前主流的开源大模型体系包括以下几个：

GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列：由OpenAI发布的一系列基于Transformer架构的语言模型，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT 等。GPT 模型通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，具有很强的生成能力和语言理解能力。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由 Google 发布的一种基于 Transformer 架构的双向预训练语言模型。BERT 模型通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后在下游任务上进行微调，具有强大的语言理解能力和表征能力。

XLNet：由 CMU 和 Google Brain 发布的一种基于 Transformer 架构的自回归预训练语言模型。XLNet 模型通过自回归方式预训练，可以建模全局依赖关系，具有更好的语言建模能力和生成能力。

RoBERTa：由 Meta 发布的一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型。RoBERTa 模型在 BERT 的基础上进行了改进，通过更大规模的数据和更长的训练时间，取得了更好的性能。

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：由 Google 发布的一种基于Transformer 架构的多任务预训练语言模型。T5 模型通过在大规模数据集上进行预训练，可以用于多种自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译、问答等。

这些大模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，并被广泛应用于各种任务和应用中。

Q2：涌现能力是啥原因？

A2：大模型的涌现能力主要是由以下几个原因：

数据量的增加：随着互联网的发展和数字化信息的爆炸增长，可用于训练模型的数据量大大增加。更多的数据可以提供更丰富、更广泛的语言知识和语境，使得模型能够更好地理解和生成文本。

计算能力的提升：随着计算硬件的发展，特别是图形处理器（GPU）和专用的AI芯片（比如：TPU）的出现，计算能力大幅提升。这使得训练更大、更复杂的模型成为可能，从而提高了模型的性能和涌现能力。

模型架构的改进：近年来，一些新的模型架构被引入，比如：Transformer，它在处理序列数据上表现出色。这些新的架构通过引入自注意力机制等技术，使得模型能够更好地捕捉长距离的依赖关系和语言结构，提高了模型的表达能力和生成能力。

预训练和微调的方法：预训练和微调是一种有效的训练策略，可以在大规模无标签数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调。这种方法可以使模型从大规模数据中学习到更丰富的语言知识和语义理解，从而提高模型的涌现能力。

综上所述，大模型的涌现能力是由数据量的增加、计算能力的提升、模型架构的改进以及预训练和微调等因素共同作用的结果。这些因素的进步使得大模型能够更好地理解和生成文本，为自然语言处理领域带来了显著的进展。

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AI 大模型进阶面

Q3：大模型如何选型？如何基于场景选用 ChatGLM、LlaMa、Bert 类大模型？

A3：选择使用哪种大模型，取决于具体的应用场景和需求。下面是一些指导原则。

ChatGLM 大模型：ChatGLM 是一个面向对话生成的大语言模型，适用于构建聊天机器人、智能客服等对话系统。如果你的应用场景需要模型能够生成连贯、流畅的对话回复，并且需要处理对话上下文、生成多轮对话等，ChatGLM 模型可能是一个较好的选择。ChatGLM 的架构为Prefix Decoder，训练语料为中英双语，中英文比例为1:1。所以适合于中文和英文文本生成的任务。

LlaMA 大模型：LLaMA（Large Language Model Meta AI）包含从 7B 到 65B 的参数范围，训练使用多达14,000亿 tokens 语料，具有常识推理、问答、数学推理、代码生成、语言理解等能力。它由一个 Transformer解码器组成。训练预料主要为以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文。所以适合于英文文本生成的任务。

Bert 大模型：Bert 是一种预训练的大语言模型，适用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、语义相似度计算等。如果你的任务是通用的文本处理任务，而不依赖于特定领域的知识或语言风格，Bert 模型通常是一个不错的选择。Bert 由一个 Transformer 编码器组成，更适合于 NLU相关的任务。

在选择模型时，还需要考虑以下因素：

数据可用性：不同模型可能需要不同类型和规模的数据进行训练。确保你有足够的数据来训练和微调所选择的模型。

计算资源：大模型通常需要更多的计算资源和存储空间。确保你有足够的硬件资源来支持所选择的模型的训练和推理。

预训练和微调：大模型通常需要进行预训练和微调才能适应特定任务和领域。了解所选择模型的预训练和微调过程，并确保你有相应的数据和时间来完成这些步骤。

最佳选择取决于具体的应用需求和限制条件。在做出决策之前，建议先进行一些实验和评估，以确定哪种模型最适合你的应用场景。

Q4：各个专业领域是否需要专用的大模型来服务？

A4：各个专业领域通常需要各自的专用大模型来服务，原因如下：

领域特定知识：不同领域拥有各自特定的知识和术语，需要针对该领域进行训练的大模型才能更好地理解和处理相关文本。比如：在医学领域，需要训练具有医学知识的大模型，以更准确地理解和生成医学文本。

语言风格和惯用语：各个领域通常有自己独特的语言风格和惯用语，这些特点对于模型的训练和生成都很重要。专门针对某个领域进行训练的大模型可以更好地掌握该领域的语言特点，生成更符合该领域要求的文本。

领域需求的差异：不同领域对于文本处理的需求也有所差异。比如：金融领域可能更关注数字和统计数据的处理，而法律领域可能更关注法律条款和案例的解析。因此，为了更好地满足不同领域的需求，需要专门针对各个领域进行训练的大模型。

数据稀缺性：某些领域的数据可能相对较少，无法充分训练通用的大模型。针对特定领域进行训练的大模型可以更好地利用该领域的数据，提高模型的性能和效果。

尽管需要各自的大模型来服务不同领域，但也可以共享一些通用的模型和技术。比如：通用的大模型可以用于处理通用的文本任务，而领域特定的模型可以在通用模型的基础上进行微调和定制，以适应特定领域的需求。这样可以在满足领域需求的同时，减少模型的重复训练和资源消耗。

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AI 大模型LangChain开发框架面

Q5：LangChain Agent 是如何工作和使用？

A5：LangChain Agent 是 LangChain 框架中的一个组件，用于创建和管理对话代理。

最新发布的首个稳定版本 v0.1.0 支持了 LangGraph 组件库，把 Agent 创建为图的组件库，提供创建更加定制化的循环行为。

代理是根据当前对话状态确定下一步操作的组件。LangChain 提供了多种创建代理的方法，包括 OpenAI Function Calling、Plan-and-execute Agent、Baby AGI 和 Auto GPT 等。这些方法提供了不同级别的自定义和功能，用于构建代理。

代理可以使用工具包执行特定的任务或操作。工具包是代理使用的一组工具，用于执行特定的功能，如语言处理、数据操作和外部 API 集成。工具可以是自定义构建的，也可以是预定义的，涵盖了广泛的功能。

通过结合代理和工具包，开发人员可以创建强大的对话代理，能够理解用户输入，生成适当的回复，并根据给定的上下文执行各种任务。

以下是使用 LangChain 创建代理的示例代码：

from langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.agents import tool# 加载语言模型llm = ChatOpenAI(temperature=0)# 定义自定义工具@tooldef get_word_length(word: str) -> int:    """返回单词的长度。"""    return len(word)# 创建代理agent = {    "input": lambda x: x["input"],    "agent_scratchpad": lambda x: format_to_openai_functions(x['intermediate_steps'])} | prompt | llm_with_tools | OpenAIFunctionsAgentOutputParser()# 调用代理output = agent.invoke({    "input": "单词 educa 中有多少个字母？",    "intermediate_steps": []})# 打印结果print(output.return_values["output"])

这只是一个基本示例，LangChain 中还有更多功能和功能可用于构建和自定义代理和工具包。您可以参考 LangChain 文档以获取更多详细信息和示例。

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AI 大模型向量数据库面

Q6：基于大模型 + 向量数据库如何更好地实现企业级知识库平台？ 

A6：主要进行以下6方面的优化工作：

数据准备：准备大量高质量的训练数据，包括    Query、Context 和对应的高质量 Response。确保数据的多样性和覆盖性，以提供更好的训练样本。

模型架构：选择合适的模型架构，比如：Transformer 等，以便提取 Query和 Context 中的重要信息，并生成相应的高质量 Response。确保大模型具有足够的容量和复杂性，以适应各种复杂的查询和上下文。

微调和优化：使用预训练的模型作为起点，通过在特定任务上进行微调和优化，使模型能够更好地理解 Query 和 Context，并生成更准确、连贯的 Response。可以使用基于强化学习的方法，比如：强化对抗学习，来进一步提高模型的表现。

评估和反馈：定期评估模型的性能，使用一些评估指标，比如：BLEU、ROUGE 等，来衡量生成的 Response 的质量。根据评估结果，及时调整和改进模型的训练策略和参数设置。同时，收集用户反馈和意见，以便进一步改进模型的性能。

多模态信息利用：如果有可用的多模态信息，如图像、视频等，可以将其整合到大模型中，以提供更丰富、准确的 Response。利用多模态信息可以增强模型的理解能力和表达能力，从而生成更高质量的 Response。