डोमेन-विशिष्ट AI एजेंटों को कैसे लागू करें
सामान्य AI APIs अक्सर व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में विफल रहते हैं। वास्तविक परिणाम प्राप्त करने के लिए, आपको विशेष रूप से निर्मित (purpose-built) एजेंटों की आवश्यकता होती है। ये सिस्टम आपके विशिष्ट उद्योग को समझते हैं।
योजना से उत्पादन (production) तक पहुँचने के लिए इस फ्रेमवर्क का पालन करें।
- विशिष्ट लक्ष्य निर्धारित करें अस्पष्ट लक्ष्य AI प्रोजेक्ट्स को विफल कर देते हैं। "सेवा में सुधार करें" जैसा लक्ष्य न रखें। इसके बजाय, "95% सटीकता के साथ कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू के समय को 2 घंटे से घटाकर 15 मिनट करना" जैसा लक्ष्य रखें।
एक पेज का संक्षिप्त विवरण (brief) लिखें जिसमें निम्नलिखित शामिल हों:
- वर्तमान प्रक्रिया के चरण।
- विशिष्ट समस्याएँ (pain points)।
- स्पष्ट सफलता मेट्रिक्स।
- प्रोजेक्ट की सीमाएँ।
- अपने डेटा का ऑडिट करें एजेंटों को विशेष डेटा की आवश्यकता होती है। अपने डेटा की जाँच करें:
- वॉल्यूम (Volume): 500 से 1000 गुणवत्तापूर्ण नमूनों का लक्ष्य रखें।
- गुणवत्ता (Quality): सुनिश्चित करें कि डेटा लेबल किया गया और व्यवस्थित (structured) है।
- विविधता (Diversity): इसमें एज केस (edge cases) और विभिन्न प्रकार के डेटा शामिल करें।
- एक्सेस (Access): पुष्टि करें कि आपके पास डेटा का उपयोग करने के कानूनी अधिकार हैं।
- अपना निर्माण पथ (build path) चुनें
- स्क्रैच से बनाएं (Build from scratch): उच्च नियंत्रण के लिए सबसे अच्छा। इसके लिए ML इंजीनियरों और 6 से 12 महीनों की आवश्यकता होती है।
- प्लेटफॉर्म का उपयोग करें: गति के लिए सबसे अच्छा। तैनाती (deployment) में 2 से 4 महीने लगते हैं।
- वेंडर समाधान अपनाएं: सामान्य कार्यों के लिए सबसे अच्छा। तैनाती में कुछ सप्ताह लगते हैं।
- एक MVP के साथ शुरुआत करें एक छोटा और विशिष्ट कार्य चुनें। यदि आप एक लीगल एजेंट बना रहे हैं, तो केवल NDA से शुरुआत करें। एक साथ हर प्रकार के कॉन्ट्रैक्ट का विश्लेषण करने की कोशिश न करें।
आपके MVP में ये होना चाहिए:
- एक कार्य को विश्वसनीय रूप से पूरा करना।
- मानव समीक्षा (human review) के चरण शामिल करना।
- सभी निर्णयों को लॉग (log) करना।
- अपनी पुरानी प्रक्रिया के मुकाबले सटीकता को मापना।
- इंटीग्रेशन की योजना बनाएं अपने एजेंट को अपने मौजूदा टूल्स से जोड़ें।
- इनपुट स्रोतों की पहचान करें जैसे CRM या ईमेल।
- आउटपुट गंतव्यों की पहचान करें जैसे डेटाबेस या डैशबोर्ड।
- त्रुटियों (errors) को संभालने की योजना बनाएं।
- परीक्षण और निगरानी करें तीन-स्तरीय परीक्षण दृष्टिकोण का उपयोग करें:
- व्यक्तिगत तत्वों के लिए यूनिट टेस्ट (Unit tests)।
- सिस्टम कनेक्शन के लिए इंटीग्रेशन टेस्ट (Integration tests)।
- विशेषज्ञों का विश्वास जीतने के लिए यूजर टेस्ट (User tests)।
2 से 4 सप्ताह तक एजेंट को इंसानों के साथ समानांतर (parallel) रूप से चलाएं। कमियों को खोजने के लिए परिणामों की तुलना करें। अनिश्चित कार्यों को इंसानों तक पहुँचाने के लिए कॉन्फिडेंस स्कोर (confidence scores) का उपयोग करें।
इन मेट्रिक्स को साप्ताहिक रूप से ट्रैक करें:
- सटीकता दर (Accuracy rate)।
- प्रोसेसिंग समय (Processing time)।
- मानव हस्तक्षेप दर (Human intervention rate)।
- उपयोगकर्ता संतुष्टि (User satisfaction)।
अपने दायरे (scope) को तभी बढ़ाएं जब आप इसका मूल्य सिद्ध कर दें।
स्रोत: https://dev.to/jasperstewart/how-to-implement-domain-specific-ai-agents-in-your-organization-54hg
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi