೨೦೨೬ರಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಿಂದು A ನಿಂದ ಬಿಂದು B ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತವೆ. ಅವು ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತವೆ.
2026ರಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ಬದಲಾಗಿದ್ದಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಈಗ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಏಜೆಂಟ್ ಎಂಬುದು ಒಂದು ಗುರಿಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಗ್ರಹಿಸುವ, ತರ್ಕಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಅದಕ್ಕೆ ಮನುಷ್ಯನ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಕೇವಲ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ (raw data) ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅವುಗಳಿಗೆ ಸಂದರ್ಭದ ಮಾಹಿತಿ (context) ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಅರ್ಥ (semantic meaning) ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಒಂದು ಕಾಲಮ್ "status" ಎಂದು ಇದ್ದು, ಅದರಲ್ಲಿ A, B ಅಥವಾ C ಎಂಬ ಮೌಲ್ಯಗಳಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳ ಅರ್ಥವೇನು ಎಂದು ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ತಿಳಿಯುವುದಿಲ್ಲ. ಅದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂತಹ ಊಹೆಗಳು ತಪ್ಪಾದ ವರದಿಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ.
ನೀವು ಸರಳ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಂದ ಸಂದರ್ಭದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ (context engineering) ಕಡೆಗೆ ಸಾಗಬೇಕು.
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು, ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:
- ಸಮೃದ್ಧ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು (metadata) ಸೇರಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಟೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್ಗೆ ವಿವರಣೆ ಬೇಕು. ಕೇವಲ ಹೆಸರುಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತರಾಗಬೇಡಿ. ಏಜೆಂಟ್ಗಳು API ಮೂಲಕ ಈ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು (query) ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ DataHub ಅಥವಾ OpenMetadata ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಲಿನಿಯೇಜ್ (lineage) ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ. ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ರೂಪಾಂತರಗಳು (transformations) ಅದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿವೆ ಎಂಬುದು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ತಿಳಿಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮ್ಯಾಪ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲು dbt ಬಳಸಿ.
- ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು (embeddings) ತಯಾರಿಸಿ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಟೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ವೆಕ್ಟರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು (vector representations) ಕೂಡ ನೀಡಬೇಕು. ಇದು ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸರ್ಚ್ ಬಳಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
- ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ (schema validation) ಅನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರండి. Great Expectations ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸ್ಕೀಮಾ ಬದಲಾದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತಕ್ಷಣವೇ ವಿಫಲವಾಗಬೇಕು (fail fast). ತಪ್ಪು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇವಿಸುವ ಏಜೆಂಟ್ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ವಿಪತ್ತಾಗಿದೆ.
ಇದನ್ನು ಈ ರೀತಿ ಯೋಚಿಸಿ:
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಎಂಬುದು ಕನ್ವೇಯರ್ ಬೆಲ್ಟ್ (conveyor belt) ಇದ್ದಂತೆ. ಅದು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅವುಗಳೇನು ಎಂದು ಅದಕ್ಕೆ ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಏಜೆಂಟ್-ಸಿದ್ಧ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಒಂದು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ವೇರ್ಹೌಸ್ (smart warehouse) ಇದ್ದಂತೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಸ್ತುವಿಗೂ ಬಾರ್ಕೋಡ್, ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಲೇಬಲ್ ಇರುತ್ತದೆ. ಅದು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಅಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಚರಿಸಬಹುದು.
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ವೇರ್ಹೌಸ್ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸ.
ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:
- ನಿರ್ಣಾಯಕ ಟೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಇಂದೇ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನಲ್ಲಿ ಲಿನಿಯೇಜ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ.
- ಒಂದೇ ಒಂದು ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗೆ ಒಂದು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಹಂತವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮುಖ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತವೆ. ಯಾರೇ ಆದರೂ LLM ಅನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಆ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುವ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಕೇವಲ ನುರಿತ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಮಿಸಬಲ್ಲರು.
ಈಗಲೇ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
ಐಚ್ಛಿಕ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯ: https://t.me/GyaanSetuAi