ഏജന്റിക് AI സിസ്റ്റങ്ങൾ പരിശോധിക്കൽ

ഒരു AI ഏജന്റിനെ നിർമ്മിക്കുന്നത് എളുപ്പമാണ്. എന്നാൽ അത് നിയന്ത്രണാതീതമാകാതിരിക്കാൻ ശ്രദ്ധിക്കുന്നത് പ്രയാസകരമാണ്. ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പിൽ നിന്ന് പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് മാറാൻ നിങ്ങൾക്ക് കർശനമായ ഒരു ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്ക് ആവശ്യമാണ്.

നിങ്ങളുടെ ഏജന്റിനെ സുരക്ഷിതമാക്കാൻ ഈ എട്ട് ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരുക:

Stage 1: Component tests ഓരോ ലെയറിനും യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ എഴുതുക. നിങ്ങളുടെ റിസർച്ച് ഏജന്റ്, സെർച്ച് ടൂളുകൾ, മെമ്മറി എന്നിവ പരിശോധിക്കുക. വിദഗ്ധർ അംഗീകരിച്ച മോക്ക് ഡാറ്റ (mock data) ഉപയോഗിക്കുക. Shopify അല്ലെങ്കിൽ Meta പോലുള്ള നിങ്ങളുടെ എക്സ്റ്റേണൽ API-കൾ സ്റ്റബ് (stub) ചെയ്യുക. ഒരു API പ്രവർത്തിക്കാത്തതുകൊണ്ട് മാത്രം നിങ്ങളുടെ ടെസ്റ്റ് പരാജയപ്പെടാൻ പാടില്ല.

Stage 2: The prompt repository കൃത്യമായ പ്രോംപ്റ്റുകളുടെ ഒരു ലൈബ്രറി നിർമ്മിക്കുക. അവ ബിസിനസ് മേഖലകൾ അനുസരിച്ച് ടാഗ് ചെയ്യുക. പ്രോംപ്റ്റ് ഇൻജക്ഷൻ (prompt injection), ടൂൾ റെസ്‌പോൺസുകൾ ലഭിക്കാത്ത സാഹചര്യം തുടങ്ങിയ പരാജയ സാധ്യതകൾ (failure cases) ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുക. മെമ്മറി കൃത്യമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ മൾട്ടി-ടേൺ സംഭാഷണങ്ങൾ (multi-turn conversations) പരിശോധിക്കുക. സെഷനുകൾക്കിടയിൽ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഡാറ്റ ചോരാതിരിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തുക.

Stage 3: Coverage and trajectory ഓരോ ടൂളും ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക. തുടർന്ന്, ഏജന്റ് സ്വീകരിച്ച പാത (path) പരിശോധിക്കുക. ഒരു ടൂൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് മാത്രം പോരാ. ഏജന്റ് ശരിയായ ടൂൾ, ശരിയായ ആർഗ്യുമെന്റുകൾ (arguments), ശരിയായ ക്രമത്തിൽ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കണം.

Stage 4: Versioned runs ഓരോ റണ്ണിനും ഒരു വേർഷൻ നമ്പർ നൽകുക. എല്ലാ റെസ്‌പോൺസുകളും സൂക്ഷിച്ചുവെക്കുക. മോഡലിലെ ക്രമരഹിതമായ മാറ്റങ്ങൾ (randomness) കണക്കിലെടുക്കാൻ ഓരോ പ്രോംപ്റ്റും പലതവണ റൺ ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ പാസ് റേറ്റ് (pass rate), ചിലവ്, ടോക്കണുകൾ, ലേറ്റൻസി (latency) എന്നിവ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക. വേഗതയ്ക്കും വിലയ്ക്കും എതിരെ കൃത്യത (accuracy) നിലനിർത്തുന്നത് ഒരു ബിസിനസ് തീരുമാനമാണ് (trade-off).

Stage 5: Ground truth store ഓരോ പ്രോംപ്റ്റിനും ശരിയാണെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തിയ ഉത്തരങ്ങൾ സൂക്ഷിക്കുക. ഈ ഉത്തരങ്ങൾ മാറ്റാൻ ആർക്കൊക്കെ അധികാരമുണ്ടെന്ന് തീരുമാനിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിൽ മാറ്റം വരുത്തുമ്പോൾ ഗ്രൗണ്ട് ട്രൂത്തുകൾ (ground truths) അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ടെസ്റ്റുകൾ പരാജയപ്പെടുന്നത് സ്വാഭാവികമാണ്.

Stage 6: The evaluator ഗ്രൗണ്ട് ട്രൂത്തുമായി താരതമ്യം ചെയ്ത് റണ്ണുകൾക്ക് സ്കോർ നൽകുക. പ്രിസിഷനും (precision) കൃത്യതയും പരിശോധിക്കാൻ ഒരു LLM ജഡ്ജിനെ ഉപയോഗിക്കുക. ജഡ്ജിയുടെ പക്ഷപാതം (bias) ശ്രദ്ധിക്കുക. കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ LLM സ്കോറുകൾ മനുഷ്യർ നൽകുന്ന ലേബലുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.

Stage 7: Human review കുറഞ്ഞ സ്കോർ ലഭിച്ച കേസുകൾക്കായി ഒരു ഡാഷ്‌ബോർഡ് നിർമ്മിക്കുക. മനുഷ്യരെക്കൊണ്ട് തെറ്റുകൾ തിരുത്താൻ അനുവദിക്കുക. നിങ്ങളുടെ LLM ജഡ്ജിയെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഈ തിരുത്തലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

Stage 8: CI/CD integration ഓരോ പുൾ റിക്വസ്റ്റിലും (pull request) കോമ്പോണന്റ് ടെസ്റ്റുകൾ നടത്തുക. എല്ലാ രാത്രിയിലും മുഴുവൻ ടെസ്റ്റുകളും (full suite) റൺ ചെയ്യുക. സ്കോറുകൾ കുറയുകയാണെങ്കിൽ ഡിപ്ലോയ്‌മെന്റുകൾ തടയുന്ന രീതിയിൽ ഒരു പരിധി (threshold) നിശ്ചയിക്കുക.

Source: https://dev.to/manikandan_pandurangan_16/dont-let-your-jarvis-become-ultron-a-field-guide-to-testing-agentic-ai-system-5c7m

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