𝗔𝗺𝗮𝘇𝗼𝗻 𝗕𝗲𝗱𝗿𝗼𝗰𝗸 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗪𝗲𝗯 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵: 𝗔 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲
നിങ്ങളുടെ AI ഏജന്റ് ഉപയോക്താക്കളോട് തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു.
സ്റ്റാറ്റിക് ആയ ട്രെയിനിംഗ് ഡാറ്റയും കാലഹരണപ്പെട്ട വെക്റ്റർ സ്റ്റോറുകളും ഏജന്റുകൾ പരാജയപ്പെടാൻ കാരണമാകുന്നു. ഇതിനെ 'Knowledge Rot Trap' എന്ന് വിളിക്കാം. നിശ്ചിത ഡാറ്റയിൽ മാത്രം നിർമ്മിച്ച ഒരു ഏജന്റ് ഓരോ മാസവും 3% മുതൽ 7% വരെ വസ്തുതാപരമായ കൃത്യത (factual accuracy) നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഇവാലുവേഷൻ മെട്രിക്സ് (evaluation metrics) മികച്ചതായി കാണപ്പെടുമെങ്കിലും, ഉപയോക്താക്കൾ ആ ടൂളിനോടുള്ള വിശ്വാസം ഉപേക്ഷിക്കും.
Amazon Bedrock AgentCore web search ഇത് പരിഹരിക്കുന്നു. ഇത് നിങ്ങളുടെ AWS trust boundary-ക്കുള്ളിൽ ലൈവ് വെബ് റിട്രീവൽ (live web retrieval) നൽകുന്ന ഒരു മാനേജ്ഡ്, IAM-native ടൂൾ ആണ്.
പ്രൊഡക്ഷനിൽ ഇത് പ്രധാനമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്:
- തേർഡ് പാർട്ടി കീകൾ ആവശ്യമില്ല: നിങ്ങൾക്ക് Tavily അല്ലെങ്കിൽ SerpAPI ആവശ്യമില്ല.
- ഡാറ്റാ സുരക്ഷ: ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ VPC-യിൽ നിന്ന് പുറത്തേക്ക് പോകുന്നില്ല. എല്ലാം AWS നെറ്റ്വർക്കിനുള്ളിൽ തന്നെ നിൽക്കുന്നു.
- മാനേജ്ഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ: സെർച്ച് ടൂളുകൾക്കായി ഇനി Lambda ഫംഗ്ഷനുകൾ എഴുതേണ്ടതോ പരിപാലിക്കേണ്ടതോ ഇല്ല.
- സ്ട്രക്ചേർഡ് സൈറ്റേഷനുകൾ: ഓരോ ഉത്തരവും നിങ്ങൾക്ക് പരിശോധിക്കാനായി ഈ ടൂൾ മെറ്റാഡാറ്റ നൽകുന്നു.
വിശ്വസനീയമായ ഒരു ഏജന്റ് എങ്ങനെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാം:
വേഗതയും പുതുമയും (speed and freshness) സന്തുലിതമാക്കാൻ Grounded RAG Fallback Chain ഉപയോഗിക്കുക.
- ആദ്യം നിങ്ങളുടെ ഇന്റേണൽ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ക്വറി ചെയ്യുക.
- ഒരു കോൺഫിഡൻസ് ത്രെഷോൾഡ് (ഉദാഹരണത്തിന്, 0.75 cosine similarity) നിശ്ചയിക്കുക.
- കോൺഫിഡൻസ് കുറവാണെങ്കിൽ, ഒരു ഫോളബാക്ക് (fallback) ആയി AgentCore web search പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
- പ്രൊവനൻസ് ലേബലുകൾക്കൊപ്പം (provenance labels) അന്തിമ ഉത്തരം തയ്യാറാക്കുക.
ഈ രീതി സ്വകാര്യ രേഖകൾക്കായി ഇന്റേണൽ RAG-ഉം, നിലവിലെ സംഭവങ്ങൾക്കോ വാർത്തകൾക്കോ വേണ്ടി വെബ് സെർച്ചും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ സാധാരണ തെറ്റുകൾ ഒഴിവാക്കുക:
- പരിധിയില്ലാത്ത ലൂപ്പുകൾ (Unbounded loops): റീസണിംഗ് ലൂപ്പിൽ (reasoning loop) അകപ്പെടുന്ന ഒരു ഏജന്റ് നിങ്ങളുടെ ബജറ്റ് വർദ്ധിപ്പിച്ചേക്കാം. max_iterations എന്നത് 10 ആയി നിശ്ചയിക്കുക.
- സൈറ്റേഷനുകളുടെ അഭാവം: സ്രോതസ്സില്ലാത്ത ഒരു ഉത്തരം ഹാലൂസിനേഷൻ (hallucination) പോലെ തോന്നും. സ്രോതസ്സ് URL-കൾ ഉൾപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ നിർബന്ധിക്കുക.
- വെബ് സെർച്ചിലുള്ള അമിത ആശ്രയം: 30 ദിവസത്തിൽ താഴെ മാത്രം പ്രസക്തിയുള്ള വസ്തുതകൾക്കായി വെബ് സെർച്ച് ഉപയോഗിക്കുക. മറ്റെല്ലാ കാര്യങ്ങൾക്കും RAG ഉപയോഗിക്കുക.
ചിലവ് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന്, സെമാന്റിക് കാഷിംഗ് (semantic caching) ഉപയോഗിക്കുക. ലൈവ് വെബ് ഉപയോഗിക്കാതെ തന്നെ ആവർത്തിച്ചുള്ള ക്വറികൾ നൽകുന്നതിനായി ElastiCache-ൽ എംബെഡിംഗുകൾ (embeddings) സംഭരിക്കുക. ഇത് സെർച്ച് കോളുകൾ 40% മുതൽ 60% വരെ കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കും.
കാലഹരണപ്പെടുന്ന ഏജന്റുകൾ വിപണിയിലെത്തിക്കുന്നത് നിർത്തുക. നിങ്ങളുടെ AI യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ അധിഷ്ഠിതമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ലൈവ് റിട്രീവൽ ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കുക.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi