अपना पहला एजेंटिक AI नॉलेज ग्राफ बनाना
आप स्वायत्त (autonomous) AI को संरचित ज्ञान (structured knowledge) के साथ जोड़ना चाहते हैं। यह ट्यूटोरियल आपको पाँच चरणों में एक कार्यात्मक सिस्टम बनाना सिखाता है।
आप एक कस्टमर सपोर्ट एजेंट बनाएंगे। यह एजेंट उत्पादों, ग्राहक इतिहास और नीतियों को समझने के लिए नॉलेज ग्राफ का उपयोग करता है।
चरण 1: अपनी संस्थाओं (entities) और संबंधों (relationships) को मैप करें
अपने डोमेन के हिस्सों की पहचान करें। कस्टमर सपोर्ट के लिए, इनका उपयोग करें:
नोड्स (Nodes):
- ग्राहक (Customers)
- उत्पाद (Products)
- सपोर्ट टिकट (Support Tickets)
- समाधान (Solutions)
- नीतियां (Policies)
एड्जेस (Edges):
- ग्राहक ने उत्पाद खरीदा (Customer PURCHASED Product)
- टिकट उत्पाद से संबंधित है (Ticket RELATES_TO Product)
- समाधान टिकट को हल करता है (Solution RESOLVES Ticket)
- नीति उत्पाद पर लागू होती है (Policy APPLIES_TO Product)
चरण 2: अपना डेटाबेस सेटअप करें
इस प्रोजेक्ट के लिए Neo4j का उपयोग करें। यह Python के साथ अच्छी तरह काम करता है। शुरू करने के लिए Docker में यह कमांड चलाएं:
docker run -p 7474:7474 -p 7687:7687 -e NEO4J_AUTH=neo4j/password neo4j:latest
चरण 3: सैंपल डेटा बनाएं
अपने ग्राफ में डेटा जोड़ने के लिए Cypher का उपयोग करें। आपको ग्राहकों, उत्पादों और संबंधों को बनाने की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए:
CREATE (c1:Customer {id: 'C001', name: 'Alice Johnson', tier: 'premium'})
CREATE (p1:Product {id: 'P001', name: 'Enterprise API', category: 'software'})
CREATE (c1)-[:PURCHASED {date: '2026-01-15'}]->(p1)
चरण 4: स्वायत्त एजेंट (autonomous agent) बनाएं
अपने एजेंट को ग्राफ से जोड़ने के लिए Python और LangChain का उपयोग करें।
- Neo4j से कनेक्ट करें।
- एक टूल बनाएं जो एजेंट को ग्राफ क्वेरी चलाने की अनुमति दे।
- प्राकृतिक भाषा (natural language) को Cypher क्वेरी में बदलने के लिए LLM का उपयोग करें।
आपका एजेंट अब इस तरह के सवालों के जवाब दे सकता है: "उत्पाद P001 के संबंध में ग्राहक C001 के लिए रिफंड के विकल्प क्या हैं?"
एजेंट इन चरणों का पालन करता है:
- यह ग्राहक का टियर (tier) ढूंढता है।
- यह उत्पाद को ढूंढता है।
- यह सही नीति प्राप्त करता है।
- यह उत्तर देता है।
चरण 5: अपने सिस्टम को स्केल करें
अपने सिस्टम को बढ़ाने के लिए, ये काम करें:
- सप्लायर्स या प्रतिस्पर्धियों जैसी अधिक संस्थाएं (entities) जोड़ें।
- डेटा की सुरक्षा के लिए एक्सेस कंट्रोल सेटअप करें।
- क्वेरी की गति की निगरानी करें।
- जैसे-जैसे आपका डेटा बदलता है, अपने स्कीमा (schema) का वर्जन बनाए रखें।
आप APIs या इवेंट-ड्रिवन ट्रिगर्स का उपयोग करके इस एजेंट को अपने वर्तमान वर्कफ़्लो में एकीकृत (integrate) कर सकते हैं। छोटे स्तर से शुरुआत करें और जैसे-जैसे आप सीखें, जटिलता बढ़ाते जाएं।
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi