AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟೂಲ್ ಕಾಲಿಂಗ್
AI ಮಾದರಿಗಳು ಈಗ ಕೇವಲ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಈಗ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಅವು ಪ್ರಪಂಚದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಲ್ಲವು ಮತ್ತು ನೈಜ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಲ್ಲವು. ಇದು 'ಟೂಲ್ ಕಾಲಿಂಗ್' (Tool Calling) ಎಂಬ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಟೂಲ್ ಕಾಲಿಂಗ್ ಒಂದು AI ಗೆ ಬಾಹ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು (external functions) ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, APIs, ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಕೇವಲ ಉತ್ತರವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಬದಲು, AI ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಕರವನ್ನು (tool) ಬಳಸಲು ವಿನಂತಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
AI ಒಂದು ಸಂಯೋಜಕನಾಗಿ (coordinator) ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಯೋಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಯೋಜಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಮೆದುಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಲೈವ್ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ಗೆ ನೇರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಇದು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಟೂಲ್ ಕಾಲಿಂಗ್ ಈ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ:
- ಉದ್ದೇಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (Intent Analysis): ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು AI ನಿಮ್ಮ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ.
- ಪರಿಕರದ ಆಯ್ಕೆ (Tool Selection): ಸರಿಯಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು AI ತನ್ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಜನರೇಷನ್ (Parameter Generation): ಪರಿಕರವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಸಲು AI ಒಂದು ನಿಖರವಾದ ಕಮಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ JSON ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ನಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ.
- ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜನೆ (Execution and Integration): ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ AI ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದು ನಿಮಗೆ ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು:
- ಪ್ರಯಾಣ: ನೀವು ರಿಯಾದ್ನಿಂದ ದುಬೈಗೆ ವಿಮಾನದ ಪ್ರಯಾಣದ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳುತ್ತೀರಿ. ಲೈವ್ ಬೆಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು AI ಬುಕಿಂಗ್ API ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
- ಗಣಿತ: ನೀವು ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸೂತ್ರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೀರಿ. AI ಕೇವಲ ಊಹಿಸುವ ಬದಲು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು Python interpreter ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
- ವ್ಯವಹಾರ: ನೀವು ಜೆಡ್ಡಾದ ಕಳೆದ ತಿಂಗಳ ಮಾರಾಟದ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳುತ್ತೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು AI ಒಂದು SQL ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ.
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು AI ಅನ್ನು ಕೇವಲ ಒಂದು ಸರಳ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ನಿಂದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪಾಲುದಾರನನ್ನಾಗಿ (strategic partner) ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಲ್ಲದು.
ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಸವಾಲುಗಳು:
- ನಿಖರತೆ (Accuracy): ಕಮಾಂಡ್ನಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ತಪ್ಪೂ ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
- ಭದ್ರತೆ (Security): AI ಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನೀಡುವುದು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಅನುಮತಿ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ.
- ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ (Reliability): ಒಂದು ಪರಿಕರವು ವಿಫಲವಾದಾಗ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ AI ಅದನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬೇಕು.
AI ನ ಭವಿಷ್ಯವು ಈ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿದೆ. ಅವು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಹೊಸ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಇತರ ಏಜೆಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
Source: https://dev.to/med_stream_93ad6cad6d2bee/wkl-ldhk-lstny-fy-tmt-lml-lywmy-tool-cal-24gh
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi