നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ ഏജന്റിക്കൽ AI നോളജ് ഗ്രാഫ് നിർമ്മിക്കൽ

നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ Agentic AI Knowledge Graph നിർമ്മിക്കാം

സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന (autonomous) AI-യെ ഘടനാപരമായ അറിവുമായി (structured knowledge) സംയോജിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടോ? അഞ്ച് ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ ഒരു പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സിസ്റ്റം എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാം എന്ന് ഈ ട്യൂട്ടോറിയൽ കാണിച്ചുതരുന്നു.

നിങ്ങൾ ഒരു കസ്റ്റമർ സപ്പോർട്ട് ഏജന്റ് നിർമ്മിക്കും. ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ, ഉപഭോക്താക്കളുടെ ചരിത്രം, പോളിസികൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാൻ ഈ ഏജന്റ് ഒരു knowledge graph ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഘട്ടം 1: നിങ്ങളുടെ എൻ്റേറ്റികളും (entities) ബന്ധങ്ങളും (relationships) മാപ്പ് ചെയ്യുക

നിങ്ങളുടെ ഡൊമൈനിലെ ഭാഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക. കസ്റ്റമർ സപ്പോർട്ടിനായി ഇവ ഉപയോഗിക്കുക:

നോഡുകൾ (Nodes):

• Customers
• Products
• Support Tickets
• Solutions
• Policies

എഡ്ജുകൾ (Edges):

• Customer PURCHASED Product
• Ticket RELATES_TO Product
• Solution RESOLVES Ticket
• Policy APPLIES_TO Product

ഘട്ടം 2: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് സജ്ജമാക്കുക

ഈ പ്രോജക്റ്റിനായി Neo4j ഉപയോഗിക്കുക. ഇത് Python-മായി നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് തുടങ്ങാൻ Docker-ൽ ഈ കമാൻഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക:

docker run -p 7474:7474 -p 7687:7687 -e NEO4J_AUTH=neo4j/password neo4j:latest

ഘട്ടം 3: സാമ്പിൾ ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുക

നിങ്ങളുടെ ഗ്രാഫിലേക്ക് ഡാറ്റ ചേർക്കാൻ Cypher ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് ഉപഭോക്താക്കളെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങളെയും അവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളെയും സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്:

CREATE (c1:Customer {id: 'C001', name: 'Alice Johnson', tier: 'premium'}) CREATE (p1:Product {id: 'P001', name: 'Enterprise API', category: 'software'}) CREATE (c1)-[:PURCHASED {date: '2026-01-15'}]->(p1)

ഘട്ടം 4: ഓട്ടോണമസ് ഏജന്റ് നിർമ്മിക്കുക

നിങ്ങളുടെ ഏജന്റിനെ ഗ്രാഫുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ Python, LangChain എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.

1. Neo4j-യുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക.
2. ഗ്രാഫ് ക്വറികൾ (graph queries) റൺ ചെയ്യാൻ ഏജന്റിനെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ടൂൾ നിർമ്മിക്കുക.
3. സ്വാഭാവിക ഭാഷയെ (natural language) Cypher ക്വറികളാക്കി മാറ്റാൻ ഒരു LLM ഉപയോഗിക്കുക.

നിങ്ങളുടെ ഏജന്റിന് ഇപ്പോൾ ഇങ്ങനെയുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയും: "Product P001 സംബന്ധിച്ച് Customer C001-ന് ലഭ്യമായ റീഫണ്ട് ഓപ്ഷനുകൾ ഏതെല്ലാം?"

ഏജന്റ് ഈ ഘട്ടങ്ങളാണ് പിന്തുടരുന്നത്:

• അത് ഉപഭോക്താവിന്റെ ടയർ (tier) കണ്ടെത്തുന്നു.
• അത് ഉൽപ്പന്നം കണ്ടെത്തുന്നു.
• അത് ശരിയായ പോളിസി എടുക്കുന്നു.
• അത് ഉത്തരം നൽകുന്നു.

ഘട്ടം 5: നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം സ്കെയിൽ ചെയ്യുക

നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഇവ ചെയ്യുക:

• സപ്ലയർമാരോ അല്ലെങ്കിൽ എതിരാളികളോ പോലുള്ള കൂടുതൽ എൻ്റേറ്റികൾ ചേർക്കുക.
• ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് ആക്സസ് കൺട്രോളുകൾ സജ്ജമാക്കുക.
• ക്വറി വേഗത നിരീക്ഷിക്കുക.
• ഡാറ്റ മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് നിങ്ങളുടെ സ്കീമയുടെ വേർഷനുകൾ സൂക്ഷിക്കുക.

API-കളോ ഇവൻ്റ്-ഡ്രിവൻ ട്രിഗറുകളോ (event-driven triggers) ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഈ ഏജന്റിനെ നിലവിലുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാം. ചെറിയ രീതിയിൽ തുടങ്ങി പഠനത്തിനനുസരിച്ച് സങ്കീർണ്ണതകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുക.

Source: https://dev.to/jasperstewart/building-your-first-agentic-ai-knowledge-graph-a-step-by-step-tutorial-5h4f

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