𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝗔 𝗕𝗲𝗴𝗶𝗻𝗻𝗲𝗿'𝘀 𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲

𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝗔 𝗕𝗲𝗴𝗶𝗻𝗻𝗲𝗿'𝘀 𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲

AI ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനരീതികളെ മാറ്റിമറിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. അടുത്ത ഘട്ടം സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഏജന്റുകളെ (autonomous agents) നോളജ് ഗ്രാഫുകളുമായി (knowledge graphs) സംയോജിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്.

ഡാറ്റകളുടെ ഒരു ശൃംഖലയാണ് നോളജ് ഗ്രാഫ്. ഇത് എൻ്റിറ്റികൾക്കായി (entities) നോഡുകളും (nodes) അവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾക്കായി എഡ്ജുകളും (edges) ഉപയോഗിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകൾ ടേബിളുകളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, എന്നാൽ നോളജ് ഗ്രാഫുകൾ കണക്ഷനുകളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തെപ്പോലെയാണ് ഈ ഘടന പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഒരു വിവരവും മറ്റൊന്നുമായും എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്ന് ഇത് കാണിച്ചുതരുന്നു.

സ്വയം പ്രവർത്തിക്കാൻ ശേഷിയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളെയാണ് ഏജന്റിക് AI (Agentic AI) എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിലുപരിയായി പലതും ചെയ്യുന്നു. അവ:

• സഹായമില്ലാതെ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പ്ലാൻ ചെയ്യുന്നു
• സാഹചര്യങ്ങൾ മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു
• ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നു
• മറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കുന്നു

ഇവ രണ്ടും സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ഇൻ്റലിജൻ്റ് ഓട്ടോമേഷൻ (intelligent automation) ലഭിക്കുന്നു. ഗ്രാഫ് സന്ദർഭോചിതമായ വിവരങ്ങൾ (context) നൽകുന്നു, ഏജൻ്റ് പ്രവർത്തികത (action) നൽകുന്നു.

ഉദാഹരണം: കസ്റ്റമർ സർവീസ് ഒരു സാധാരണ സിസ്റ്റം പർച്ചേസ് ഹിസ്റ്ററി (വാങ്ങൽ ചരിത്രം) കാണിച്ചുതരുന്നു. എന്നാൽ നോളജ് ഗ്രാഫ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഏജന്റിക് സിസ്റ്റത്തിന് അതിലധികവും കാണാൻ കഴിയും. ഉൽപ്പന്നം പിൻവലിക്കുന്നത് (product recall), എതിരാളികളോടുള്ള താൽപ്പര്യം, ഉപഭോക്താവ് ഒരു ഹൈ-വാല്യൂ ക്ലയൻ്റ് ആണോ എന്നത് എന്നിവ ഇതിന് മനസ്സിലാക്കാൻ സാധിക്കും. ഈ സാഹചര്യങ്ങൾ കണക്കിലെടുത്താണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.

ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്ന വ്യവസായങ്ങൾ:

• ഹെൽത്ത് കെയർ: ലക്ഷണങ്ങൾ, ചരിത്രം, ഗവേഷണം എന്നിവയെ തമ്മിൽ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു
• ഫിനാൻസ്: ഇടപാടുകളുടെ ശൃംഖലയിലൂടെ തട്ടിപ്പുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു
• സപ്ലൈ ചെയിൻ: സപ്ലയർ ലിങ്കുകളിലൂടെ ലോജിസ്റ്റിക്സ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു
• റിസർച്ച്: വിവിധ മേഖലകളിലെ ശാസ്ത്രീയ കണ്ടെത്തലുകളെ തമ്മിൽ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു

എങ്ങനെ തുടങ്ങാം:

• നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ഡൊമെയ്‌നുകൾ കണ്ടെത്തുക. നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന് ഏത് ബന്ധങ്ങളാണ് പ്രധാനമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.
• ചെറുതായി തുടങ്ങുക. ഒരു യൂസ് കേസ് (use case) തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
• നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുക. നിലവിൽ നിങ്ങളുടെ പക്കൽ എന്താണുള്ളതെന്ന് നോക്കുക.
• ടൂളുകൾ പരിശോധിക്കുക. ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസുകളെക്കുറിച്ചും ഏജൻ്റ് ഫ്രെയിംവർക്കുകളെക്കുറിച്ചും ഗവേഷണം നടത്തുക.

സ്വയം എടുക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങളും സന്ദർഭോചിതമായ വിവരങ്ങളും (context) ചേർന്ന് ഏറ്റവും കൂടുതൽ മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുന്ന മേഖലകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

Source: https://dev.to/cheryl_dmahaffey_e677cc8/agentic-ai-knowledge-graphs-a-beginners-guide-to-intelligent-automation-194i

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi