Amazon Bedrock AgentCore Web Search: ۷ اشتباه که عاملها را از کار میاندازد
عامل هوش مصنوعی شما دچار توهم نشده است؛ بلکه در حال بازگویی حقایق قدیمی است.
اکثر تیمها عاملهایی میسازند که در دموها خوب کار میکنند اما در محیط عملیاتی (production) شکست میخورند. آنها به دادههای آموزشی قدیمی یا APIهای جستجوی شخص ثالث که باعث نشت دادههای خصوصی میشوند، متکی هستند.
Amazon Bedrock AgentCore Web Search این مشکل را با نگه داشتن فرآیند بازیابی وب در محدوده AWS شما حل میکند. این یک زیرساخت است، نه فقط یک ابزار.
برای حفظ دقت و امنیت عاملهای خود، از این ۷ اشتباه در استقرار (deployment) خودداری کنید:
۱. جایگزینی پایگاههای داده برداری (Vector Databases) جستجوی وب نمیتواند دادههای خصوصی شما را پیدا کند؛ این ابزار فقط اطلاعات عمومی را مییابد. برای دانش داخلی از یک vector database و برای اخبار لحظهای از AgentCore استفاده کنید.
۲. انتخاب منبع ایستا (Static) جستجوی وب را برای هر پرسوجو (query) فعال نکنید. این کار باعث هدر رفتن هزینه و افزایش تأخیر (latency) میشود. از یک طبقهبندیکننده (classifier) سبک مانند Claude Haiku برای مسیریابی پرسوجوها استفاده کنید. تنها زمانی که به دادههای تازه نیاز دارید، وب را فراخوانی کنید.
۳. مجوزهای IAM باز و بیضابطه مدیریتشده بودن به معنای امن بودن نیست. از مجوزهای wildcard استفاده نکنید. نقشهای IAM خود را به ARNهای خاصِ عاملها محدود کنید تا از هزینههای کنترلنشده جلوگیری شود.
۴. نادیده گرفتن اعتبار منبع جستجوی وب ممکن است به جای یک سند رسمی، یک وبلاگ تصادفی را پیدا کند. از Bedrock Guardrails برای ایجاد یک لیست سفید (allowlist) از دامنهها استفاده کنید. عامل خود را مجبور کنید که ارجاعات (citations) ارائه دهد.
۵. بازیابی ترتیبی (Sequential) جستجوی وب بین ۸۰۰ میلیثانیه تا ۱.۴ ثانیه تأخیر اضافه میکند. اگر قبل از استدلال (reasoning)، منتظر اتمام جستجو بمانید، عامل شما کند به نظر خواهد رسید. از الگوهای ناهمگام (async) برای دریافت موازی دادهها استفاده کنید.
۶. عدم نظارت بر تغییرات (Drift) با تغییر جهان، دقت مدلها کاهش مییابد. منابع بازیابی و دامنههای ارجاع خود را در CloudWatch ردیابی کنید. مدلهای خود را ماهانه آزمایش کنید تا افت کیفیت را پیش از آنکه مشتریان متوجه شوند، شناسایی کنید.
۷. حلقههای جستجوی نامحدود حلقههای چندعاملی (multi-agent) میتوانند باعث فراخوانیهای بیپایان وب شوند. یک استارتاپ به همین دلیل در یک ماه ۱۱,۰۰۰ دلار هزینه کرد. با استفاده از یک بودجه Lambda، یک محدودیت سخت برای فراخوانیهای وب در هر نشست (session) تعیین کنید.
هدف، داشتن یک پشته (stack) ترکیبی است: • Intent Classifier • Internal Vector DB • AgentCore Web Search • Bedrock Guardrails • Drift Monitoring
برای ماه ششم برنامهریزی کنید، نه فقط برای دمو.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi