𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝟳 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗔𝘃𝗼𝗶𝗱

নলেজ গ্রাফ ব্যবহার করে স্বায়ত্তশাসিত (autonomous) AI সিস্টেম তৈরি করা কঠিন। অনেক টিম প্রোডাকশন পর্যায়ে ব্যর্থ হয় কারণ তারা একই ভুল বারবার করে।

আপনার প্রজেক্টের সাফল্য নিশ্চিত করতে এই ৭টি ভুল এড়িয়ে চলুন।

১. শুরুতে অতিরিক্ত মডেলিং (Over-modeling) টিমগুলো নিখুঁত স্কিমা তৈরির জন্য মাসের পর মাস ব্যয় করে। এজেন্ট কোড লেখার আগেই তারা প্রতিটি সম্পর্ক (relationship) মডেল করার চেষ্টা করে। এর ফলে বেশিরভাগ ডেটা অকেজো হয়ে পড়ে।

২. স্ট্যাটিক ডেটা ব্যবহার করা একটি নলেজ গ্রাফকে অবশ্যই বিবর্তিত হতে হবে। আপনি যদি এটিকে শুধুমাত্র 'read-only' হিসেবে বিবেচনা করেন, তবে আপনার এজেন্টরা পুরনো বা অপ্রাসঙ্গিক তথ্য ব্যবহার করবে।

৩. স্কেল (scale) উপেক্ষা করা ছোট টেস্ট সেটের জন্য কার্যকর কোয়েরিগুলো প্রায়ই লক্ষ লক্ষ নোড (nodes) থাকলে ব্যর্থ হয়।

৪. এজেন্টের অনিয়ন্ত্রিত অ্যাক্সেস গ্রাফ পরিবর্তন করার জন্য এজেন্টদের পূর্ণ অনুমতি দিলে ডেটা করাপশন (data corruption) হতে পারে।

৫. ব্যাখ্যামূলক ক্ষমতার অভাব (Lack of explainability) যদি আপনি দেখতে না পারেন কেন একটি এজেন্ট কোনো সিদ্ধান্ত নিয়েছে, তবে আপনি সেটি সংশোধন করতে পারবেন না।

৬. ভুল ডেটা প্লেসমেন্ট উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রানজ্যাকশনগুলো সরাসরি গ্রাফে সংরক্ষণ করবেন না। এটি সিস্টেমকে ধীর করে দেয়।

৭. বিচ্ছিন্নভাবে কাজ করা নলেজ গ্রাফ কোনো স্বতন্ত্র টুল নয়। এটিকে অবশ্যই আপনার বিদ্যমান ওয়ার্কফ্লোর সাথে সংযুক্ত হতে হবে।

সাফল্যের জন্য শৃঙ্খলা প্রয়োজন। ছোট আকারে শুরু করুন, ডেটার গুণমানকে অগ্রাধিকার দিন এবং প্রথম দিন থেকেই স্কেলের কথা মাথায় রেখে পরিকল্পনা করুন।

Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/agentic-ai-knowledge-graphs-7-critical-mistakes-to-avoid-5654

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi