𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝟳 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗔𝘃𝗼𝗶𝗱
नॉलेज ग्राफ्स के साथ स्वायत्त (autonomous) AI सिस्टम बनाना कठिन है। कई टीमें प्रोडक्शन के दौरान विफल हो जाती हैं क्योंकि वे एक ही गलतियों को दोहराती हैं।
अपने प्रोजेक्ट की सफलता सुनिश्चित करने के लिए इन 7 गलतियों से बचें।
- शुरुआत में अत्यधिक मॉडलिंग (Over-modeling) टीमें परफेक्ट स्कीमा बनाने में महीनों बिता देती हैं। वे एजेंट कोड लिखने से पहले हर संबंध (relationship) को मॉडल करती हैं। इसमें से अधिकांश डेटा बेकार हो जाता है।
- एक यूज़ केस के लिए न्यूनतम स्कीमा के साथ शुरुआत करें।
- एजेंट की जरूरतों के आधार पर अपने स्कीमा का विस्तार होने दें।
- एंटिटीज (entities) तभी जोड़ें जब आप उनके मूल्य को सिद्ध कर सकें।
- स्टैटिक डेटा का उपयोग करना एक नॉलेज ग्राफ को विकसित होना चाहिए। यदि आप इसे केवल 'रीड-ओनली' (read-only) के रूप में देखते हैं, तो आपके एजेंट पुरानी या अप्रासंगिक जानकारी का उपयोग करेंगे।
- अपडेट वर्कफ़्लो को जल्दी डिज़ाइन करें।
- एजेंटों को वैलिडेशन के साथ अपडेट का प्रस्ताव देने दें।
- अपने मौजूदा सिस्टम से डेटा इनजेशन (data ingestion) को ऑटोमेट करें।
- स्केल (Scale) को नज़रअंदाज़ करना छोटे टेस्ट सेट्स के साथ काम करने वाली क्वेरीज़ अक्सर लाखों नोड्स (nodes) होने पर विफल हो जाती हैं।
- लॉन्च से पहले प्रोडक्शन-स्केल डेटा के साथ लोड टेस्ट करें।
- सामान्य प्रॉपर्टीज़ पर इंडेक्स (indexes) बनाएं।
- एजेंट ग्राफ में कितनी गहराई तक जा सकता है, इसकी सीमा तय करें।
- एजेंटों को अनियंत्रित एक्सेस देना एजेंटों को ग्राफ को संशोधित करने की पूरी अनुमति देने से डेटा करप्शन (data corruption) हो सकता है।
- रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल (role-based access control) का उपयोग करें।
- उच्च-प्रभाव वाले परिवर्तनों के लिए मानवीय अनुमोदन (human approval) आवश्यक बनाएं।
- एजेंट द्वारा किए गए प्रत्येक संशोधन को लॉग (log) करें।
- व्याख्यात्मकता (Explainability) की कमी यदि आप यह नहीं देख सकते कि एजेंट ने कोई निर्णय क्यों लिया, तो आप उसे ठीक नहीं कर सकते।
- एजेंट द्वारा अपनाए गए विशिष्ट ग्राफ पाथ (graph paths) को लॉग करें।
- यह कैप्चर करें कि किन संबंधों ने परिणाम को प्रभावित किया।
- एजेंट के तर्क (reasoning) को विज़ुअलाइज़ करने के लिए टूल्स बनाएं।
- खराब डेटा प्लेसमेंट हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रांजेक्शन को सीधे ग्राफ में स्टोर न करें। इससे सिस्टम धीमा हो जाता है।
- ग्राफ का उपयोग एंटिटीज और संबंधों के लिए करें।
- ट्रांजेक्शनल डेटा को पारंपरिक डेटाबेस में रखें।
- अपने ग्राफ नोड्स में ट्रांजेक्शन सारांश (transaction summaries) का संदर्भ दें।
- अलगाव में काम करना (Working in isolation) नॉलेज ग्राफ कोई स्टैंडअलोन टूल नहीं है। इसे आपके मौजूदा वर्कफ़्लो से जुड़ना चाहिए।
- शुरू करने से पहले सभी इंटीग्रेशन पॉइंट्स को मैप करें।
- इंटीग्रेशन कार्य के लिए अतिरिक्त समय का प्रावधान रखें।
- सिस्टम को जोड़ने के लिए स्टैंडर्ड APIs का उपयोग करें।
सफलता के लिए अनुशासन की आवश्यकता होती है। छोटी शुरुआत करें, डेटा गुणवत्ता को प्राथमिकता दें, और पहले दिन से ही स्केल के लिए योजना बनाएं।
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