एजेंटिक AI नॉलेज ग्राफ्स: एक शुरुआती गाइड
AI व्यवसायों के काम करने के तरीके को बदल रहा है। अगला कदम स्वायत्त एजेंटों (autonomous agents) को नॉलेज ग्राफ्स के साथ जोड़ना है।
नॉलेज ग्राफ डेटा का एक नेटवर्क है। यह संस्थाओं (entities) के लिए नोड्स (nodes) और संबंधों (relationships) के लिए एड्जेस (edges) का उपयोग करता है। पारंपरिक डेटाबेस तालिकाओं (tables) का उपयोग करते हैं। नॉलेज ग्राफ कनेक्शन का उपयोग करते हैं। यह संरचना मानव मस्तिष्क की तरह काम करती है। यह दिखाता है कि एक जानकारी दूसरी जानकारी से कैसे संबंधित है।
एजेंटिक AI उन प्रणालियों को संदर्भित करता है जो अपने आप कार्य करती हैं। ये प्रणालियाँ केवल सवालों के जवाब देने से कहीं अधिक करती हैं। वे:
- बिना किसी मदद के वर्कफ़्लो की योजना बनाना
- स्थितियाँ बदलने पर निर्णय लेना
- परिणामों से सीखना
- अन्य प्रणालियों के साथ काम करना
जब आप इन दोनों को मिलाते हैं, तो आपको इंटेलिजेंट ऑटोमेशन प्राप्त होता है। ग्राफ संदर्भ (context) प्रदान करता है। एजेंट कार्रवाई (action) प्रदान करता है।
उदाहरण: ग्राहक सेवा (Customer Service) एक मानक प्रणाली खरीदारी का इतिहास दिखाती है। नॉलेज ग्राफ के साथ एक एजेंटिक प्रणाली इससे कहीं अधिक देख सकती है। यह उत्पाद रिकॉल (product recall) को देखती है। यह किसी प्रतिस्पर्धी में रुचि को देखती है। यह देखती है कि ग्राहक एक उच्च-मूल्य वाला क्लाइंट है। यह इस संदर्भ के साथ कार्य करती है।
इस तकनीक का उपयोग करने वाले उद्योग:
- हेल्थकेयर: लक्षणों, इतिहास और अनुसंधान को जोड़ना
- फाइनेंस: ट्रांजेक्शन नेटवर्क के माध्यम से धोखाधड़ी का पता लगाना
- सप्लाई चेन: सप्लायर लिंक्स के माध्यम से लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित करना
- रिसर्च: विभिन्न क्षेत्रों में वैज्ञानिक निष्कर्षों को जोड़ना
शुरुआत कैसे करें:
- अपने डेटा डोमेन खोजें। जानें कि आपके व्यवसाय के लिए कौन से संबंध महत्वपूर्ण हैं।
- छोटी शुरुआत करें। एक यूज़ केस (use case) चुनें।
- अपने डेटा की जाँच करें। देखें कि आपके पास पहले से क्या है।
- टूल्स देखें। ग्राफ डेटाबेस और एजेंट फ्रेमवर्क पर शोध करें।
उस क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करें जहाँ स्वायत्त निर्णय और संदर्भ मिलकर सबसे अधिक मूल्य (value) पैदा करते हैं।
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