【人工智能】智能体的开发, 知识库

智能体开发入门建议

选择Llama 3作为起点

     1）Llama 3的生态完善，工具链（如Hugging Face适配）和教程丰富，适合初学者。

     2）性能平衡：70B参数版本已接近闭源模型水平，支持长上下文（8k tokens）和多语言任务68。

实践路径

      1、微调与对齐：

使用领域数据（如智能体交互日志）对Base模型进行指令微调（SFT），结合DPO/PPO优化对齐效果。

      2、工具链集成：

结合LangChain、LlamaIndex等框架构建智能体工作流，利用RAG增强知识库。

      3、社区参与：

关注Meta官方更新及Hugging Face社区案例，学习优化技巧（如量化、蒸馏）。

长期发展

      掌握开源模型的训练复现（如数据清洗、分布式训练），逐步向更大规模（如400B参数）或垂直领域（如机器人控制）扩展。

若需商业化，可基于开源模型构建私有化服务，或结合闭源API补充特定功能（如实时搜索）。

创建知识库

Step 1：数据准备
场景举例：

法律从业者整理判例库

医生建立疾病诊疗手册

电商运营积累产