𝗔𝗺𝗮𝘇𝗼𝗻 𝗕𝗲𝗱𝗿𝗼𝗰𝗸 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗪𝗲𝗯 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵: 𝗔 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲

તમારો AI એજન્ટ તમારા વપરાશકર્તાઓને ખોટું કહી રહ્યો છે.

સ્ટેટિક ટ્રેનિંગ ડેટા અને જૂના (stale) વેક્ટર સ્ટોર્સ એજન્ટ્સને નિષ્ફળ બનાવે છે. આ 'Knowledge Rot Trap' છે. સ્થિર ડેટા પર બનેલો એજન્ટ દર મહિને 3% થી 7% તથ્યાત્મક ચોકસાઈ ગુમાવે છે. તમારા ઇવેલ્યુએશન મેટ્રિક્સ લીલા (green) દેખાશે, પરંતુ તમારા વપરાશકર્તાઓ સાધન પર વિશ્વાસ કરવાનું બંધ કરી દેશે.

Amazon Bedrock AgentCore web search આ સમસ્યાનું નિરાકરણ લાવે છે. તે એક મેનેજ્ડ, IAM-native ટૂલ છે જે તમારા AWS trust boundary ની અંદર લાઈવ વેબ રિટ્રીવલ (live web retrieval) પ્રદાન કરે છે.

પ્રોડક્શન માટે આ શા માટે મહત્વનું છે:

  • કોઈ થર્ડ-પાર્ટી કીની જરૂર નથી: તમારે Tavily અથવા SerpAPI ની જરૂર નથી.
  • ડેટા સુરક્ષા: કોઈ પણ ડેટા તમારા VPC માંથી બહાર જતો નથી. બધું જ AWS નેટવર્કની અંદર રહે છે.
  • મેનેજ્ડ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર: સર્ચ ટૂલ્સ માટે હવે Lambda ફંક્શન્સ લખવા અને તેની જાળવણી કરવાની જરૂર નથી.
  • સ્ટ્રક્ચર્ડ સાઇટેશન: આ ટૂલ મેટાડેટા રિટર્ન કરે છે જેથી તમે દરેક જવાબની ચકાસણી કરી શકો.

એક વિશ્વસનીય એજન્ટ કેવી રીતે આર્કિટેક્ટ કરવો:

ઝડપ અને તાજગી વચ્ચે સંતુલન જાળવવા માટે Grounded RAG Fallback Chain નો ઉપયોગ કરો.

  1. સૌ પ્રથમ તમારા ઇન્ટરનલ વેક્ટર ડેટાબેઝમાં ક્વેરી કરો.
  2. કોન્ફિડન્સ થ્રેશોલ્ડ સેટ કરો (દા.ત., 0.75 cosine similarity).
  3. જો કોન્ફિડન્સ ઓછો હોય, તો ફોલબેક તરીકે AgentCore web search ટ્રિગર કરો.
  4. પ્રોવેનન્સ લેબલ્સ (provenance labels) સાથે અંતિમ જવાબ તૈયાર કરો.

આ અભિગમ ખાનગી દસ્તાવેજો માટે ઇન્ટરનલ RAG અને વર્તમાન ઘટનાઓ અથવા સમાચાર માટે વેબ સર્ચનો ઉપયોગ કરે છે.

આ સામાન્ય ભૂલો ટાળો:

  • અનબાઉન્ડેડ લૂપ્સ (Unbounded loops): રીઝનિંગ લૂપમાં રહેલો એજન્ટ તમારું બજેટ ખર્ચાવી શકે છે. max_iterations ને 10 પર સેટ કરો.
  • સાઇટેશનનો અભાવ: સ્ત્રોત વિનાનો જવાબ 'hallucination' જેવો લાગે છે. તમારા મોડેલને સ્ત્રોત URL શામેલ કરવા માટે મજબૂર કરો.
  • વેબ સર્ચ પર વધુ પડતો આધાર: 30 દિવસથી ઓછી અવધિ ધરાવતા તથ્યો માટે વેબ સર્ચનો ઉપયોગ કરો. બાકીની તમામ બાબતો માટે RAG નો ઉપયોગ કરો.

ખર્ચ નિયંત્રિત કરવા માટે, semantic caching નો ઉપયોગ કરો. લાઈવ વેબ પર ગયા વિના વારંવાર આવતી ક્વેરીઝ પૂરી કરવા માટે ElastiCache માં એમ્બેડિંગ્સ (embeddings) સ્ટોર કરો. આનાથી સર્ચ કોલ્સમાં 40% થી 60% નો ઘટાડો થઈ શકે છે.

ક્ષીણ થતા (decay થતા) એજન્ટ્સ બનાવવાનું બંધ કરો. તમારો AI વાસ્તવિકતા સાથે જોડાયેલો રહે તે સુનિશ્ચિત કરવા માટે લાઈવ રિટ્રીવલ સાથે બનાવો.

સ્ત્રોત: https://dev.to/aarhamforensics_eb3c024eb/amazon-bedrock-agentcore-web-search-the-complete-production-guide-to-grounded-ai-agents-8l2

વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi