Llama3实操增强的三种方式：RAG/Agent/Function Calling！！！

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Llama 3 的 RAG 增强

以下 Github 链接展示了从头开始使用 LangGraph 和 Llama3-8B 构建可靠的智能体。它将3种先进 RAG 技术（自适应 RAG、纠正性 RAG和自我 RAG）的思想结合起来，形成 LangGraph 中的单一控制流程。

https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/examples/rag/langgraph_rag_agent_llama3_local.ipynb

方式一：自适应 RAG 路由，将问题路由到不同的检索方法。

方式二：纠正性 RAG 后备方案，如果文档与查询不相关，则回退到网页搜索 Web Browser。

方式三：自我 RAG 进行自我纠错，修正包含幻觉或未回答问题的答案。

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Llama 3 的微调增强

众所周知，LLaMA-Factory 微调，已经支持 Llama 3，如下所示：

Github 地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

另外 Colab 笔记本中将 Llama-3 微调速度提高 2倍以上，链接如下所示：

https://colab.research.google.com/drive/135ced7oHytdxu3N2DNe1Z0kqjyYIkDXp?usp=sharing

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Llama 3 的 Function Calling 增强

目前官方的答复是 Llama 3 暂时不支持 Function Calling 的功能，也就表面看起来不支持 Agent 智能体功能，如下图所示：

不过，经过我们实践摸索，变形支持 Function Calling 函数调用的方法，也就是采用 Function Calling 数据微调后的 Llama 3，Prompt 提示词模板如下图所示：

<|begin_of_text|><|start_header_id|>function_metadata<|end_header_id|>
 
 
You have access to the following functions. Use them if required:
[
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_stock_price",
            "description": "Get the stock price of an array of stocks",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "names": {
                        "type": "array",
                        "items": {
                            "type": "string"
                        },
                        "description": "An array of stocks"
                    }
                },
                "required": [
                    "names"
                ]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_big_stocks",
            "description": "Get the names of the largest N stocks by market cap",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "number": {
                        "type": "integer",
                        "description": "The number of largest stocks to get the names of, e.g. 25"
                    },
                    "region": {
                        "type": "string",
                        "description": "The region to consider, can be \"US\" or \"World\"."
                    }
                },
                "required": [
                    "number"
                ]
            }
        }
    }
]<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
 
 
Get the names of the five largest stocks by market cap<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
 
 
Generated Response:
{
    "name": "get_big_stocks",
    "arguments": {
        "number": 5,
        "region": "US"
    }
}<|eot_id|>

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Llama 3 实操技术选型

AI 大模型参数大小的技术选型可以参考如下实践原则：

第一、归纳分类任务，大模型参数推荐 3B；

第二、翻译任务，大模型参数推荐 7B；

第三、意图识别任务，大模型参数推荐 13B；

第四、Function Calling Action 任务，大模型参数推荐 70B。

以上这些推荐都是针对顶尖的通用大模型而言，没有经过 Fine-tuning 等微调，微调后的或者 RAG  后的 大模型 AGI 能力会增强，相应参数会变化。

为了帮助同学们彻底掌握 AI 大模型 Agent 智能体、知识库、向量数据库、 RAG、知识图谱的应用开发、部署、生产化，今天我会开2场直播和同学们深度剖析，请同学们点击以下预约按钮免费预约。

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