MRKL Systems (Modular Reasoning, Knowledge and Language) là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng sự kết hợp của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), các nguồn kiến thức bên ngoài, và các công cụ suy luận để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. MRKL Systems có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm:
- Trả lời các câu hỏi phức tạp
- Giải quyết các vấn đề
- Tạo ra các tác phẩm sáng tạo
Các thành phần của MRKL Systems
MRKL Systems có ba thành phần chính:
- LLM: LLM là một mô hình học máy được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ về văn bản và mã. LLM có thể tạo ra văn bản, dịch ngôn ngữ, viết các loại nội dung sáng tạo khác nhau, và trả lời các câu hỏi một cách đầy đủ thông tin.
LLM có thể được sử dụng để hiểu ý nghĩa của câu hỏi, hiểu vấn đề, và tạo ra các ý tưởng. Ví dụ, để trả lời câu hỏi "Thủ đô của Pháp là gì?", LLM có thể sử dụng kiến thức của mình về địa lý để hiểu rằng câu hỏi đang hỏi về thủ đô của một quốc gia. Sau đó, LLM có thể sử dụng kiến thức của mình về Pháp để xác định rằng thủ đô của Pháp là Paris.
- Nguồn kiến thức bên ngoài: MRKL Systems có thể sử dụng các nguồn kiến thức bên ngoài, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, sách, và tài liệu kỹ thuật, để cung cấp cho LLM thông tin cần thiết để giải quyết các nhiệm vụ.
Các nguồn kiến thức bên ngoài có thể được sử dụng để cung cấp cho LLM thông tin chi tiết hơn về các chủ đề liên quan đến nhiệm vụ. Ví dụ, để giải quyết vấn đề "Làm thế nào để giảm ô nhiễm không khí?", LLM có thể sử dụng các nguồn kiến thức bên ngoài để tìm hiểu về các nguyên nhân của ô nhiễm không khí và các giải pháp khả thi.
- Các công cụ suy luận: MRKL Systems sử dụng các công cụ suy luận để kết hợp thông tin từ LLM và các nguồn kiến thức bên ngoài để đưa ra các kết luận logic.
Các công cụ suy luận có thể được sử dụng để phân tích thông tin và đưa ra các kết luận logic. Ví dụ, để trả lời câu hỏi "Lịch sử của thế giới bắt đầu từ đâu?", LLM có thể sử dụng các công cụ suy luận để phân tích thông tin từ các nguồn lịch sử để xác định thời điểm mà lịch sử của thế giới bắt đầu.
Ví dụ về MRKL Systems
Dưới đây là một số ví dụ về MRKL Systems:
Trả lời các câu hỏi phức tạp: MRKL Systems có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi phức tạp, chẳng hạn như "Thủ đô của Pháp là gì?" hoặc "Lịch sử của thế giới bắt đầu từ đâu?".
Output:
- Thủ đô của Pháp là Paris.
- Lịch sử của thế giới bắt đầu từ khi con người xuất hiện trên Trái đất.
Giải quyết các vấn đề: MRKL Systems có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như "Làm thế nào để giảm ô nhiễm không khí?" hoặc "Làm thế nào để phát triển một loại thuốc mới?".
Output:
- Để giảm ô nhiễm không khí, chúng ta có thể sử dụng các phương pháp như sử dụng năng lượng tái tạo, cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng, và hạn chế sử dụng phương tiện cá nhân.
- Để phát triển một loại thuốc mới, chúng ta có thể sử dụng các phương pháp như nghiên cứu cơ bản, nghiên cứu lâm sàng, và nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng.
Tạo ra các tác phẩm sáng tạo: MRKL Systems có thể được sử dụng để tạo ra các tác phẩm sáng tạo, chẳng hạn như thơ, văn xuôi, kịch bản, âm nhạc, và nghệ thuật thị giác.
Output:
- (Bài thơ về tình yêu)
Tình yêu là một đóa hồng nở
Tỏa hương thơm ngọt ngào
Tình yêu là một cơn mưa rào
Tưới mát tâm
Một số Use Case mà MRKL Systems sử dụng dữ liệu bên ngoài:
Ví dụ 1:
Một công ty bảo hiểm có thể sử dụng MRKL Systems để giải quyết các yêu cầu bồi thường. MRKL Systems có thể sử dụng database của công ty để truy cập thông tin về khách hàng, hợp đồng bảo hiểm, và các yêu cầu bồi thường trước đây. MRKL Systems cũng có thể sử dụng LLM để hiểu các yêu cầu bồi thường và đưa ra các quyết định bồi thường chính xác và nhanh chóng.
Output:
MRKL Systems có thể sử dụng database để xác định khách hàng có hợp đồng bảo hiểm phù hợp với yêu cầu bồi thường. MRKL Systems cũng có thể sử dụng database để xác định các yếu tố cần thiết để xác định mức độ bồi thường. Ví dụ, nếu yêu cầu bồi thường là do tai nạn ô tô, MRKL Systems có thể sử dụng database để xác định mức độ thiệt hại cho ô tô, mức độ thương tật của nạn nhân, và các chi phí liên quan khác.
Ví dụ 2:
Một bệnh viện có thể sử dụng MRKL Systems để chẩn đoán bệnh. MRKL Systems có thể sử dụng database của bệnh viện để truy cập thông tin về bệnh nhân, các triệu chứng, và các chẩn đoán trước đây. MRKL Systems cũng có thể sử dụng LLM để hiểu các triệu chứng và đưa ra các chẩn đoán chính xác và kịp thời.
Output:
MRKL Systems có thể sử dụng database để xác định các bệnh có thể gây ra các triệu chứng mà bệnh nhân đang gặp phải. MRKL Systems cũng có thể sử dụng database để xác định các xét nghiệm cần thiết để chẩn đoán chính xác.
Ví dụ 3:
Một công ty bán lẻ có thể sử dụng MRKL Systems để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng. MRKL Systems có thể sử dụng database của công ty để truy cập thông tin về lịch sử mua sắm của khách hàng, các sản phẩm yêu thích của khách hàng, và các ưu đãi mà khách hàng đã đăng ký. MRKL Systems cũng có thể sử dụng LLM để hiểu sở thích của khách hàng và đưa ra các đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp.
Output:
MRKL Systems có thể sử dụng database để xác định các sản phẩm mà khách hàng có thể quan tâm. MRKL Systems cũng có thể sử dụng database để xác định các ưu đãi mà khách hàng có thể được hưởng.
