Langchain 设置选项和配置。local_llm指定要使用的本地模型，同时llm初始化 ChatOllama 实例以与模型交互。嵌入式向量模型，可以设置为 OllamaEmbeddings的nomic-embed-text，或者 GPT4AllEmbeddings。
这些行从不同来源获取文本数据，包括 Web URL 和 PDF 文档。 WebBaseLoader 用于从 URL 加载内容，而 PyPDFDirectoryLoader 用于从本地目录加载 PDF 文件。
大家看一下 https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/的文档内容。
以LLM（大语言模型）作为核心控制器构建代理是一个很酷的概念。AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等几个概念验证演示都是鼓舞人心的示例。大模型的潜力不仅仅限于生成写得好的故事、论文和程序；它可以被视为一个强大的通用问题解决器。
代理系统概述
在 LLM 支持的自主代理系统中，LLM 充当代理的大脑，并由几个关键组件进行补充：
- 规划
子目标和分解：代理将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务。 - 反思和完善：智能体可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。
- 记忆
短期记忆：认为所有的上下文学习（参见提示工程）都是利用模型的短期记忆来学习。
长期记忆：这为代理提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索。 - 工具使用
代理学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。
一项复杂的任务通常涉及许多步骤。代理商需要了解它们是什么并提前计划
-
思想链（CoT； Wei et al. 2022）已成为增强复杂任务模型性能的标准提示技术。该模型被指示“一步一步思考”，以利用更多的测试时间计算将困难任务分解为更小、更简单的步骤。 CoT 将大任务转化为多个可管理的任务，并阐明模型思维过程的解释。
-
Tree of Thoughts（Yao et al. 2023）通过在每一步探索多种推理可能性来扩展 CoT。它首先将问题分解为多个思考步骤，并在每个步骤中生成多个思考，从而创建树结构。搜索过程可以是 BFS（广度优先搜索）或 DFS（深度优先搜索），每个状态由分类器（通过提示）或多数投票进行评估。
任务分解可以通过 (1) 通过 LLM 进行简单提示，如"Steps for XYZ. 1."、“What are the subgoals for achieving XYZ?”、 (2) 通过使用特定于任务的指令；例如，"Write a story outline."用于写小说，或 (3) 人工输入。
-
另一种截然不同的方法是LLM+P（Liu et al. 2023），涉及依赖外部经典规划器来进行长期规划。该方法利用规划领域定义语言（PDDL）作为描述规划问题的中间接口。在此过程中，LLM (1) 将问题转化为“Problem PDDL”，然后 (2) 请求经典规划器基于现有的“Domain PDDL”生成 PDDL 计划，最后 (3) 将 PDDL 计划转化回自然语言。本质上，规划步骤被外包给外部工具，假设特定领域的 PDDL 和合适的规划器可用，这在某些机器人设置中很常见，但在许多其他领域并不常见。
自我反思是一个重要的方面，它允许自主代理通过完善过去的行动决策和纠正以前的错误来迭代改进。它在不可避免地会出现试错的现实任务中发挥着至关重要的作用。
- ReAct（Yao et al. 2023）通过将动作空间扩展为特定于任务的离散动作和语言空间的组合，将推理和动作集成在大模型中。前者使LLM能够与环境交互（例如使用维基百科搜索API），而后者则促使LLM以自然语言生成推理痕迹。
ReAct 提示模板包含了 LLM 思考的明确步骤，大致格式为：
- Reflexion ( Shinn & Labash 2023 ) 是一个为智能体配备动态记忆和自我反思能力以提高推理技能的框架。 Reflexion 有一个标准的 RL 设置，其中奖励模型提供简单的二元奖励，动作空间遵循 ReAct 中的设置，其中特定于任务的动作空间通过语言进行增强，以实现复杂的推理步骤。每次动作后，代理计算启发式，并且可以选择根据自我反思的结果决定重置环境以开始新的试验。
实际上，该模型的上下文窗口长度有限，因此剧集应该足够短以构建多剧集历史。要学习近乎最优的上下文强化学习算法，需要 2-4 个片段的多片段上下文。上下文强化学习的出现需要足够长的上下文。
1、Llama开源模型家族大模型技术、工具和多模态详解：学员将深入了解Meta Llama 3的创新之处，比如其在语言模型技术上的突破，并学习到如何在Llama 3中构建trust and safety AI。他们将详细了解Llama 3的五大技术分支及工具，以及如何在AWS上实战Llama指令微调的案例。
2、解密Llama 3 Foundation Model模型结构特色技术及代码实现：深入了解Llama 3中的各种技术，比如Tiktokenizer、KV Cache、Grouped Multi-Query Attention等。通过项目二逐行剖析Llama 3的源码，加深对技术的理解。
3、解密Llama 3 Foundation Model模型结构核心技术及代码实现：SwiGLU Activation Function、FeedForward Block、Encoder Block等。通过项目三学习Llama 3的推理及Inferencing代码，加强对技术的实践理解。
4、基于LangGraph on Llama 3构建Responsible AI实战体验：通过项目四在Llama 3上实战基于LangGraph的Responsible AI项目。他们将了解到LangGraph的三大核心组件、运行机制和流程步骤，从而加强对Responsible AI的实践能力。
5、Llama模型家族构建技术构建安全可信赖企业级AI应用内幕详解：深入了解构建安全可靠的企业级AI应用所需的关键技术，比如Code Llama、Llama Guard等。项目五实战构建安全可靠的对话智能项目升级版，加强对安全性的实践理解。
6、Llama模型家族Fine-tuning技术与算法实战：学员将学习Fine-tuning技术与算法，比如Supervised Fine-Tuning(SFT)、Reward Model技术、PPO算法、DPO算法等。项目六动手实现PPO及DPO算法，加强对算法的理解和应用能力。
7、Llama模型家族基于AI反馈的强化学习技术解密：深入学习Llama模型家族基于AI反馈的强化学习技术，比如RLAIF和RLHF。项目七实战基于RLAIF的Constitutional AI。
8、Llama 3中的DPO原理、算法、组件及具体实现及算法进阶：学习Llama 3中结合使用PPO和DPO算法，剖析DPO的原理和工作机制，详细解析DPO中的关键算法组件，并通过综合项目八从零开始动手实现和测试DPO算法，同时课程将解密DPO进阶技术Iterative DPO及IPO算法。
9、Llama模型家族Safety设计与实现：在这个模块中，学员将学习Llama模型家族的Safety设计与实现，比如Safety in Pretraining、Safety Fine-Tuning等。构建安全可靠的GenAI/LLMs项目开发。
10、Llama 3构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI系统：构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI系统，掌握Llama 3的Constitutional AI、Red Teaming。
一、为何Sora通往AGI道路的里程碑？
1，探索从大规模语言模型(LLM)到大规模视觉模型(LVM)的关键转变，揭示其在实现通用人工智能(AGI)中的作用。
2，展示Visual Data和Text Data结合的成功案例，解析Sora在此过程中扮演的关键角色。
3，详细介绍Sora如何依据文本指令生成具有三维一致性(3D consistency)的视频内容。 4，解析Sora如何根据图像或视频生成高保真内容的技术路径。
5，探讨Sora在不同应用场景中的实践价值及其面临的挑战和局限性。