生成式人工智能设计模式指南

摘要：对人工智能模式的需求

在软件工程特别是生成式人工智能的发展中，传统的方法和模式往往不足以支撑新技术的创新。本文概述了几种针对生成式人工智能的设计模式，旨在应对成本、延迟和幻觉等挑战。

模式列表

• 分层缓存策略带来微调：通过缓存策略和服务，改善成本和效率，并利用初步交互反馈提升专业模型。
• 为专家小组复用人工智能代理：运用多个领域专家级的AI代理并行处理问题，实现综合性解决方案。
• 针对多个任务微调LLM：在多任务上微调大型语言模型，提升模型的多功能性和领域知识转移能力。
• 基于规则和生成的混合：将生成性与基于规则的系统结合，创造既符合规范又具有创新性的输出。
• LLM利用知识图：结合知识图谱，以确保输出的真实性和准确性。
• 生成人工智能代理群：模仿自然群体，通过众多AI代理的集体智慧解决问题。
• 具有可组合性的模块化整体LLM方法：采用模块化系统，根据需求选择和激活各个模块，以实现最佳性能。
• LLM的记忆认知方法：引入记忆元素，让模型基于过去交互提供更精细的反应。
• 红蓝队双模评测：通过红蓝团队的评估模式进行质量控制，其中一个AI生成内容，另一个批判性评估。

这些模式不仅是模板，更是未来智能系统发展的框架。随着不断探索和创新，所选架构将决定人工智能的功能和身份。

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文章来源：

数据驱动智能

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