𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝟳 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗔𝘃𝗼𝗶𝗱
Knowledge graphs ಬಳಸಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ (autonomous) AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದರಿಂದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಹಂತದಲ್ಲಿ (production) ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ 7 ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
- ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅತಿಯಾದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ (Over-modeling) ತಂಡಗಳು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು (schemas) ನಿರ್ಮಿಸಲು ತಿಂಗಳುಗಟ್ಟಲೆ ಸಮಯ ವ್ಯಯಿಸುತ್ತವೆ. ಏಜೆಂಟ್ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲೇ ಅವರು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಬಂಧವನ್ನೂ ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವು ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಒಂದು ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ಸ್ಕೀಮಾದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
- ಏಜೆಂಟ್ನ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕೀಮಾ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಿ.
- ಎಂಟಿಟಿಗಳ (entities) ಮೌಲ್ಯವು ಸಾಬೀತಾದಾಗ ಮಾತ್ರ ಅವುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಸ್ಥಿರ ಡೇಟಾವನ್ನು (static data) ಬಳಸುವುದು Knowledge graph ವನ್ನು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವಂತಿರಬೇಕು. ನೀವು ಅದನ್ನು ಕೇವಲ 'read-only' ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಹಳೆಯ ಅಥವಾ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
- ಅಪ್ಡೇಟ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು (update workflows) ಮೊದಲೇ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ.
- ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ಅಪ್ಡೇಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ.
- ಸ್ಕೇಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ಸಣ್ಣ ಟೆಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಕ್ವೇರಿಗಳು (queries) ಲಕ್ಷಾಂತರ ನೋಡ್ಗಳಿದ್ದಾಗ (nodes) ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು.
- ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಲೋಡ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಮಾಡಿ.
- ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಗಳ ಮೇಲೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು (indexes) ರಚಿಸಿ.
- ಏಜೆಂಟ್ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಎಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿ ಸಂಚರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ.
- ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಅನಿಯಮಿತ ಪ್ರವೇಶ (Unrestricted agent access) ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ಣ ಅನುಮತಿಯನ್ನು ನೀಡುವುದು ಡೇಟಾ ದೋಷಗಳಿಗೆ (data corruption) ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ರೋಲ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು (role-based access control) ಬಳಸಿ.
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ಅನುಮತಿಯನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸಿ.
- ಏಜೆಂಟ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾರ್ಪಾಡನ್ನು ಲಾಗ್ (log) ಮಾಡಿ.
- ವಿವರಣಾತ್ಮಕತೆಯ ಕೊರತೆ (Lack of explainability) ಏಜೆಂಟ್ ಏಕೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು ಎಂಬುದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಯದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
- ಏಜೆಂಟ್ ಅನುಸರಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಫ್ ಪಥಗಳನ್ನು (graph paths) ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ.
- ಯಾವ ಸಂಬಂಧಗಳು ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ.
- ಏಜೆಂಟ್ನ ತರ್ಕವನ್ನು (reasoning) ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು (visualize) ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
- ಕಳಪೆ ಡೇಟಾ ವಿನ್ಯಾಸ (Poor data placement) ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಇರುವ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು (high-frequency transactions) ನೇರವಾಗಿ ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಡಿ. ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವೇಗವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಎಂಟಿಟಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳಿಗಾಗಿ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ವಹಿವಾಟಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಫ್ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಹಿವಾಟಿನ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ.
- ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು (Working in isolation) Knowledge graph ಎಂಬುದು ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಾಧನವಲ್ಲ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
- ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಎಲ್ಲಾ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು (integration points) ಗುರುತಿಸಿ.
- ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಮೀಸಲಿಡಿ.
- ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ APIಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಶಿಸ್ತು ಅಗತ್ಯ. ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದಲೇ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿ.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi