𝗔𝗺𝗯𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁സുകളെ എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാം
Ambient AI ഏജന്റുകൾ കർശനമായ if-then നിയമങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നില്ല. അവ സാഹചര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുകയും പുതിയ സാഹചര്യങ്ങളോട് പൊരുത്തപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു ലക്ഷ്യം നിശ്ചയിച്ചാൽ, അത് കൈവരിക്കാനുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച മാർഗ്ഗം ഏജന്റ് കണ്ടെത്തും.
ഇത്തരം സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഒരു സമീപനമാണ്. മാനുവൽ ജോലികളിൽ നിന്ന് ബുദ്ധിപരമായ ഓട്ടോമേഷനിലേക്ക് മാറുന്നതിന് ഈ ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരുക.
- അനുയോജ്യമായ ജോലികൾ കണ്ടെത്തുക കൃത്യമായ പാറ്റേണുകൾ പിന്തുടരുന്നതും എന്നാൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കേണ്ടി വരുന്നതുമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കായി തിരയുക. താഴെ പറയുന്ന ജോലികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക:
- ഇടയ്ക്കിടെ സംഭവിക്കുന്നവ.
- ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നവ.
- വ്യക്തമായ വിജയ മാനദണ്ഡങ്ങളുള്ളവ.
സപ്പോർട്ട് ടിക്കറ്റുകൾ തരംതിരിക്കുക (triaging), റിക്വസ്റ്റുകൾ റൂട്ട് ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ സിസ്റ്റങ്ങളിലെ പിശകുകൾക്കായി നിരീക്ഷിക്കുക എന്നിവ ഇതിന് ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
മനുഷ്യ തീരുമാനങ്ങളെ മാപ്പ് ചെയ്യുക നിങ്ങളുടെ മികച്ച ടീം അംഗങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് ജോലി ചെയ്യുന്നതെന്ന് നിരീക്ഷിക്കുക. അവർ ഏത് വിവരങ്ങളാണ് പരിശോധിക്കുന്നതെന്നും എപ്പോഴാണ് സഹായം ചോദിക്കുന്നതെന്നും രേഖപ്പെടുത്തുക. ഏജന്റിന് പിന്തുടരാൻ ഒരു ലോജിക് ഫ്ലോ തയ്യാറാക്കുക. മനുഷ്യർ ഇടപെടേണ്ടി വരുന്ന "ഗ്രേ ഏരിയകൾ" (gray areas) എപ്പോഴും തിരിച്ചറിയുക.
നിങ്ങളുടെ ടെക് സ്റ്റാക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുക
- API പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ: സെറ്റപ്പ് ചെയ്യാൻ വേഗമേറിയതാണ്, എന്നാൽ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി കുറവായിരിക്കും.
- ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ: ഉയർന്ന ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റിയുണ്ട്, എന്നാൽ കൂടുതൽ കോഡിംഗ് ആവശ്യമാണ്.
- എന്റർപ്രൈസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ: സുരക്ഷിതവും സ്കെയിലബിളും ആണ്, എന്നാൽ ചിലവ് കൂടുതലായിരിക്കും.
ഒരു ഹൈബ്രിഡ് സമീപനം പലപ്പോഴും മികച്ച ഫലം നൽകുന്നു. കോർ ലോജിക്കിനായി ഒരു മാനേജ്ഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോഗിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ടൂളുകൾക്കായി കസ്റ്റം കണക്ഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുക.
ചെറുതായി തുടങ്ങി നിരീക്ഷിക്കുക ഏജന്റിന് ഉടൻ തന്നെ പൂർണ്ണ നിയന്ത്രണം നൽകരുത്. ആദ്യം ഒരു ലളിതമായ പതിപ്പ് നിർമ്മിക്കുക. അത് ഒബ്സർവേഷൻ മോഡിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. ഏജന്റിനെ പ്രവർത്തികൾ നടപ്പിലാക്കാതെ നിർദ്ദേശങ്ങൾ മാത്രം നൽകാൻ അനുവദിക്കുക. ഇത് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ തകരാതെ തന്നെ കൃത്യത പരിശോധിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
മാനദണ്ഡങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുകയും നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക വിജയം എന്താണെന്ന് നിർവചിക്കുക. താഴെ പറയുന്ന മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക:
- കാറ്റഗറൈസേഷന്റെ കൃത്യത.
- അസൈൻമെന്റിന്റെ വേഗത.
- മാനുവൽ റീ-റൂട്ട് ചെയ്തതിന്റെ എണ്ണം.
ഏജന്റിന്റെ കോൺഫിഡൻസ് സ്കോറുകളും പിശകുകളും ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ഒരു ഡാഷ്ബോർഡ് നിർമ്മിക്കുക. കൃത്യത കുറയുകയാണെങ്കിൽ, ഏജന്റിനെ നിർത്തിവെച്ച് ലോജിക് ശരിയാക്കുക.
- സാവധാനം വിപുലീകരിക്കുക ഏജന്റ് വിശ്വസനീയമാകുമ്പോൾ കൂടുതൽ ജോലികൾ ചേർക്കുക. കൂടുതൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനോ പുതിയ തരം ടിക്കറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനോ അതിനെ പഠിപ്പിക്കുക. റിയാക്ടീവ് (reactive) ജോലികളിൽ നിന്ന് പ്രോആക്റ്റീവ് (proactive) ജോലികളിലേക്ക് മാറുക. ഒരു മനുഷ്യൻ ടിക്കറ്റ് തുറക്കുന്നതിന് മുമ്പ് തന്നെ പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ അതിനോടൊപ്പം ചേർക്കാൻ ഏജന്റിന് പഠിക്കാൻ കഴിയും.
ഈ രീതി അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും നിങ്ങളുടെ ഓട്ടോമേഷനിൽ വിശ്വാസം വളർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi