什么是 Collective Intelligence？
Collective Intelligence 是指当多个模型、signal 和 decision 过程作为一个统一系统协同工作时产生的涌现智能。
核心理念
就像专家团队比任何个人专家都能更好地解决问题一样，专门的 LLM 系统比任何单一模型都能提供更好的结果。
传统方法：单一模型
用户查询 → 单一 LLM → 响应
局限性：
- 一个模型试图擅长所有事情
- 没有专业化或优化
- 简单和复杂的任务使用相同的模型
- 不从模式中学习
集体智能方法：模型系统
用户查询 → Signal Extraction → Decision Engine → 最佳模型 → 响应
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6 种 signal 类型 AND/OR 规则 专业化模型
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上下文分析 智能选择 Plugin Chain
优势：
- 每个模型专注于它最擅长的事情
- 系统从所有交互的模式中学习
- 基于多种信号的自适应路由
- 信号融合带来的涌现智能
集体智能如何涌现
1. Signal 多样性
不同的 signal 捕获智能的不同方面：
| 信号类型 | 智能方面 |
|---|---|
| keyword | 模式识别 |
| embedding | 语义理解 |
| domain | 知识分类 |
| fact_check | 真理验证需求 |
| user_feedback | 用户满意度 |
| preference | 意图匹配 |
Collective 效益：signal 的组合提供了比任何单一 signal 更丰富的理解。
2. Decision 融合
Signal 使用逻辑运算符进行组合：
# 示例：具有多种信号的数学路由
decisions:
- name: advanced_math
rules:
operator: "AND"
conditions:
- type: "keyword"
name: "math_keywords"
- type: "domain"
name: "mathematics"
- type: "embedding"
name: "math_intent"
Collective 效益：多个 signal 共同投票比任何单一 signal 做出更准确的决策。
3. 模型专业化
不同的模型贡献其优势：
modelRefs:
- model: qwen-math # 最擅长数学推理
weight: 1.0
- model: deepseek-coder # 最擅长代码生成
weight: 1.0
- model: claude-creative # 最擅长创意写作
weight: 1.0
Collective 效益：系统级智能通过路由到正确的专家而涌现。
4. Plugin 协作
Plugin 协同工作以增强响应：
plugins:
- type: "semantic-cache" # 速度优化
- type: "jailbreak" # 安全层
- type: "pii" # 隐私保护
- type: "system_prompt" # 上下文注入
- type: "hallucination" # 质量保证
Collective 效益：多层处理创建了一个更健壮和安全的系统。
真实世界示例
让我们看看实际中的 Collective Intelligence：
用户查询
"证明 2 的平方根是无理数"
信号提取
signals_detected:
keyword: ["prove", "square root", "irrational"] # 检测到数学关键词
embedding: 0.89 # 与数学查询的高度相似性
domain: "mathematics" # MMLU 分类
fact_check: true # 证明需要验证
决策过程
decision_made: "advanced_math"
reason: "All math signals agree (keyword + embedding + domain)" # 所有数学信号一致
confidence: 0.95
模型选择
selected_model: "qwen-math"
reason: "Specialized in mathematical proofs" # 专注于数学证明
插件链
plugins_applied:
- semantic-cache: "Cache miss, proceeding" # 缓存未命中，继续
- jailbreak: "No adversarial patterns detected" # 未检测到对抗性模式
- system_prompt: "Added: 'Provide rigorous mathematical proof'" # 已添加：'提供严格的数学证明'
- hallucination: "Enabled for fact verification" # 启用以进行事实验证
结果
- 准确：路由到数学专家
- 快速：首先检查缓存
- 安全：验证无越狱尝试
- 高质量：启用了幻觉检测
这就是 Collective Intelligence：没有任何单一组件做出决策。智能从 signal、rule、model 和 plugin 的协作中涌现。
Collective Intelligence 的优势
1. 更好的准确性
- 多种 signal 减少误报
- 专业化模型在其领域表现更好
- Signal 融合捕获边缘情况
2. 提高鲁棒性
- 即使一个 signal 失败，系统仍能继续工作
- 多层安全提供纵深防御
- Fallback 机制确保可靠性
3. 持续学习
- 系统从所有交互的模式中学习
- Feedback signal 改进未来的路由
- Collective knowledge 随时间增长
4. 涌现能力
- 系统可以处理单一组件未设计处理的情况
- 新模式从 signal 组合中涌现
- 智能随系统复杂性扩展
下一步
- 什么是 Signal-Driven Decision？ - 深入解 Decision Engine
- 配置指南 - 设置您自己的 Collective Intelligence 系统
- 智能路由教程 - 学习配置 signal