NVIDIA RTX 加速的 AnythingLLM 推出社区中心,用于共享提示词、斜杠命令和 AI 智能体技能。
编者注:本文属于《AI 解密》系列栏目,该系列的目的是让技术更加简单易懂,从而解密 AI,同时向 GeForce RTX PC 和 NVIDIA RTX 工作站用户展示全新硬件、软件、工具和加速特性。
生成式 AI 改变了人们将创意变为现实的方式。代理式 AI 进一步推进了这一进程 — 利用复杂的自主因果推理和迭代式规划来帮助解决复杂的多步骤问题。
AnythingLLM 是一款可定制的开源桌面应用,让用户可以在其 PC 上将大语言模型 (LLM) 功能无缝地集成到各种本地应用中。该应用使用户能够利用 AI 执行内容生成、摘要等任务,根据特定需求定制工具。
在 NVIDIA RTX AI PC 上加速的 AnythingLLM 推出了一个全新社区中心,用户可以在构建和运行本地 AI 智能体的同时分享提示词、斜杠命令和 AI agent 技能。
利用代理式AI 自主解决复杂的多步骤问题
AI 智能体可以进一步提升聊天机器人的能力。这些智能体通常了解任务的场景,可以分析难点并制定策略,有些智能体甚至可以完全执行被分配的任务。
例如,聊天机器人可以推荐餐厅,而 AI agent 甚至可以显示餐厅的电话号码以进行预订,并在用户的日历中添加提醒事项。
智能体有助于实现更宏大的目标,而并不局限于具体任务层面。有许多正在开发中的智能体应用可用于处理待办事项列表、管理日程、帮助组织任务、自动发送电子邮件回复、推荐个性化锻炼计划或计划行程。
一旦收到提示,AI 智能体就可以收集和处理各种来源的数据,包括数据库。它可以使用 LLM 进行推理,例如理解任务,然后生成解决方案和特定功能。如果与外部工具和软件集成,AI 智能体接下来就可以执行任务。
一些复杂的智能体甚至可以通过反馈循环得到改进。当其生成的数据被反馈到系统时,AI 智能体会变得更智能、更快。
逐步查看代理式 AI 系统背后的流程。AI 智能体处理用户输入,从数据库和其他来源检索信息,并实时改进任务,以提供可执行的结果。
与其他 PC 相比,这些智能体由 NVIDIA RTX AI PC 加速,可以进行推理且更快执行任务。即使没有互联网连接,用户也可以在本地运行智能体,确保数据隐私。
AnythingLLM:由RTX 加速,社区共同努力的成果
AI 社区已经在探索代理式 AI 的潜力,尝试用各种方法构建更智能、更强大的系统。
使用 AnythingLLM 等应用,开发者可以利用他们喜欢的 Llama 和 Mistral 等模型以及 Ollama 和 LMStudio 等工具,轻松构建、定制并解锁代理式 AI。AnythingLLM 借助高性能 Tensor Core,通过 RTX 驱动的 AI PC 和工作站加速。Tensor Core 是一种专用硬件,可为性能要求极高的最新 AI 模型提供所需的计算性能。
AnythingLLM 旨在让每个人都能无缝、高效、便捷地使用 AI。该应用使用户能够使用直观界面与文档交互,使用 AI 智能体处理复杂的自定义任务,并在 RTX 驱动的 PC 和工作站上本地运行前沿 LLM。这意味着用户可以轻松使用通常无法与云端或浏览器应用集成,或者需要大量设置和知识来构建的本地资源、工具和应用。通过利用 NVIDIA RTX GPU 的强大功能,AnythingLLM 可在单个桌面应用中为各种工作流提供更快、更智能、响应速度更快的 AI。
AnythingLLM 的社区中心让 AI 爱好者能够轻松访问系统提示词,帮助引导 LLM 行为,发现可提高工作效率的斜杠命令,为独特的工作流和自定义工具构建专门的 AI agent 技能,并访问本地资源。
用户通过调用智能体完成 Web 搜索查询的示例。
社区中心提供的一些智能体技能示例包括:Microsoft Outlook 电子邮件助手、日历助手、网络搜索和家庭助手控制器,以及用于填充甚至集成特定用例的自定义 API 端点和服务的智能体。
AnythingLLM 让 AI 爱好者能够在完全隐私的情况下在其自己的系统中下载、定制和使用代理式 AI 工作流,无论是构建电子表格助手还是处理更高级的工作流,AnythingLLM 都推动了创新,简化了最新技术的使用体验。
即刻体验 AnythingLLM。
以人为本,以创新为驱动力
AnythingLLM 展示了 AI 如何执行回答问题以外的其他任务,显著提高工作效率和创造力。此类应用表明 AI 正朝着成为各个工作流之间重要协作工具的方向发展。
代理式 AI 的应用潜力非常庞大,需要创造力、专业知识和计算能力。无论是完成内容生成和分发等简单任务,还是管理更复杂的用例(如编排企业软件),NVIDIA RTX AI PC 都能为本地运行智能体提供出色性能。
详细了解代理式 AI,并开始使用。
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