𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗜𝗺𝗽𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗗𝗼𝗺𝗮𝗶𝗻-𝗦𝗽𝗲𝗰𝗶𝗳𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಸಾಮಾನ್ಯ AI APIಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ. ನೈಜ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ನಿಮಗೆ ಉದ್ದೇಶಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಯೋಜನೆಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ (production) ಸಾಗಲು ಈ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಗುರಿಗಳು AI ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡುತ್ತವೆ. "ಸೇವೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು" ಎಂಬ ಗುರಿಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. ಬದಲಾಗಿ, "ಕಂಪನಿಯ ಒಪ್ಪಂದದ ಪರಿಶೀಲನಾ ಸಮಯವನ್ನು 2 ಗಂಟೆಯಿಂದ 15 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ 95% ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು" ಎಂಬ ಗುರಿಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ.
ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಒಂದು ಪುಟದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವರದಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ:
- ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹಂತಗಳು.
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು (pain points).
- ಸ್ಪಷ್ಟ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾನದಂಡಗಳು.
- ಯೋಜನೆಯ ಮಿತಿಗಳು.
- ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:
- ಪ್ರಮಾಣ (Volume): 500 ರಿಂದ 1000 ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ.
- ಗುಣಮಟ್ಟ (Quality): ಡೇಟಾ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ವೈವಿಧ್ಯತೆ (Diversity): ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳು (edge cases) ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಪ್ರವೇಶ (Access): ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ನಿಮಗೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಹಕ್ಕುಗಳಿವೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಮಾಣ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆರಿಸಿ
- ಮೊದಲಿನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು (Build from scratch): ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ML ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು 6 ರಿಂದ 12 ತಿಂಗಳುಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಇರುತ್ತದೆ.
- ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು: ವೇಗಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ನಿಯೋಜನೆಗೆ (Deployment) 2 ರಿಂದ 4 ತಿಂಗಳುಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
- ವೆಂಡರ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು: ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ನಿಯೋಜನೆಗೆ ವಾರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
- MVP ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಆರಿಸಿ. ನೀವು ಕಾನೂನು ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಕೇವಲ NDA ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಡಿ.
ನಿಮ್ಮ MVP ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು:
- ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು.
- ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು.
- ಎಲ್ಲಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ (log) ಮಾಡಬೇಕು.
- ನಿಮ್ಮ ಹಳೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವಿರುದ್ಧ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಬೇಕು.
- ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಿ ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
- CRM ಅಥವಾ ಇಮೇಲ್ಗಳಂತಹ ಇನ್ಪುಟ್ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
- ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಅಥವಾ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳಂತಹ ಔಟ್ಪುಟ್ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
- ದೋಷಗಳನ್ನು (errors) ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕೆಂದು ಯೋಜಿಸಿ.
- ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮೂರು ಹಂತದ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ:
- ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಯೂನಿಟ್ ಟೆಸ್ಟ್ಗಳು (Unit tests).
- ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳಿಗಾಗಿ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಟೆಸ್ಟ್ಗಳು (Integration tests).
- ತಜ್ಞರಿಂದ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು (User tests).
2 ರಿಂದ 4 ವಾರಗಳ ಕಾಲ ಮಾನವರೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ. ಅಂತರಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ. ಅನಿಶ್ಚಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾನವರಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ಕಾನ್ಫಿಡೆನ್ಸ್ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಈ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ವಾರಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿ:
- ನಿಖರತೆಯ ದರ (Accuracy rate).
- ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮಯ (Processing time).
- ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ದರ (Human intervention rate).
- ಬಳಕೆದಾರರ ತೃಪ್ತಿ (User satisfaction).
ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದ ನಂತರವಷ್ಟೇ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ.
ಮೂಲ: https://dev.to/jasperstewart/how-to-implement-domain-specific-ai-agents-in-your-organization-54hg
ಐಚ್ಛಿಕ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯ: https://t.me/GyaanSetuAi