AI મોડલ ફેલઓવર ડ્રિલ્સ: જ્યારે પ્રોવાઈડર્સ નિષ્ફળ જાય ત્યારે એજન્ટ્સને ઉપયોગી રાખો
જે મોડલ ફોલબેક ફક્ત ડાયાગ્રામમાં જ કામ કરે છે તે સ્થિતિસ્થાપકતા (resilience) નથી. તે માત્ર સારા બ્રાન્ડિંગ સાથેની એક યોજના છે.
જો તમારું પ્રોડક્ટ AI એજન્ટ્સનો ઉપયોગ કરે છે, તો એક ધીમો પ્રોવાઈડર અથવા રેટ-લિમ
દરેક નિષ્ફળતાને બીજું મોડેલ અજમાવવાનું કારણ માનવાનું બંધ કરો. ભૂલો અને ફોર્મેટ્સને નોર્મલાઈઝ કરવા માટે મોડેલ એડેપ્ટરનો ઉપયોગ કરો. આ તમારા ડ્રિલ્સને સરળ બનાવે છે કારણ કે તમે તમારા મુખ્ય લોજિકમાં ફેરફાર કર્યા વિના નિષ્ફળતાઓનું સિમ્યુલેશન કરી શકો છો.
શરૂ કરવા માટે આ ત્રણ ડ્રિલ્સ ચલાવો:
- ધ ટાઈમઆઉટ ડ્રિલ (The Timeout Drill): પ્રાયમરી મોડેલને સ્લીપ થવા માટે મજબૂર કરો. ખાતરી કરો કે ફોલબેક (fallback) તમારા લેટન્સી બજેટની અંદર થાય છે.
- ધ રેટ લિમિટ ડ્રિલ (The Rate Limit Drill): 429 એરર લાવવા માટે મજબૂર કરો. ખાતરી કરો કે તમારું સિસ્ટમ બેકઓફ (backoff) નો ઉપયોગ કરે છે અને ટેનન્ટ બજેટનું રક્ષણ કરે છે.
- ધ સ્કીમા ડ્રિલ (The Schema Drill): મોડેલને અમાન્ય JSON રિટર્ન કરવા માટે મજબૂર કરો. ખાતરી કરો કે તમારું સિસ્ટમ આઉટપુટને વેલિડેટ કરે છે અથવા વર્કફ્લોને સુરક્ષિત રીતે અટકાવે છે.
વપરાશકર્તાઓને તમારા પ્રોવાઈડરની વિગતો જાણવાની જરૂર નથી. તેમને પ્રમાણિક વર્તન જોઈએ છે.
ખરાબ મેસેજ: કંઈક ભૂલ થઈ છે. સારો મેસેજ: હું હજુ પણ મદદ કરી શકું છું, પરંતુ લાઈવ એક્શન્સ કામચલાઉ ધોરણે મર્યાદિત છે. હું તમારી સમીક્ષા માટે આગલું સ્ટેપ ડ્રાફ્ટ કરી શકું છું.
સ્પષ્ટ સીમાઓ દ્વારા વિશ્વાસ કેળવો, બધું બરાબર છે તેમ દેખાડવાથી નહીં.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi