𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝟳 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗔𝘃𝗼𝗶𝗱
ਨੌਲੇਜ ਗ੍ਰਾਫ (knowledge graphs) ਦੇ ਨਾਲ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ (autonomous) AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਉਹੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ 7 ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ।
- ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ (Over-modeling at the start) ਟੀਮਾਂ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕੀਮਾ (schemas) ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਿਤਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਏਜੰਟ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਰਿਸ਼ਤੇ (relationship) ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਬੇਕਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ (use case) ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਗੂਣੇ (minimal) ਸਕੀਮਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
- ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਕੀਮਾ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਨ ਦਿਓ।
- ਐਂਟਿਟੀਜ਼ (entities) ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਹੀ ਜੋੜੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਸਾਬਤ ਕਰ ਲਵੋ।
- ਸਟੈਟਿਕ ਡੇਟਾ (Static data) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਨੌਲੇਜ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ 'ਰੀਡ-ਓਨਲੀ' (read-only) ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਏਜੰਟ ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਗੇ।
- ਅਪਡੇਟ ਵਰਕਫਲੋ (workflows) ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ।
- ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ (validation) ਦੇ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇਣ ਦਿਓ।
- ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇੰਜੈਸਸ਼ਨ (data ingestion) ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰੋ।
- ਸਕੇਲ (Scale) ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਉਹ ਕੁਐਰੀਆਂ (queries) ਜੋ ਛੋਟੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਲੱਖਾਂ ਨੋਡਸ (nodes) ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਸਕੇਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਲੋਡ ਟੈਸਟ ਕਰੋ।
- ਆਮ ਪ੍ਰੋਪਰਟੀਜ਼ (properties) 'ਤੇ ਇੰਡੈਕਸ (indexes) ਬਣਾਓ।
- ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਡੂੰਘਾਈ ਤੱਕ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ।
- ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬੇਰੋਕ ਅਕਸੈਸ (Unrestricted access) ਦੇਣਾ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦੀ ਪੂਰੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਖਰਾਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਰੋਲ-ਅਧਾਰਤ ਅਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ (role-based access control) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਵੱਡੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਬਦਲਾਅਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਪਾਓ।
- ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਲੌਗ (log) ਰੱਖੋ।
- ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ (Explainability) ਦੀ ਘਾਟ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਕਿ ਏਜੰਟ ਨੇ ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਲਿਆ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
- ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਏ ਗਏ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗ੍ਰਾਫ ਪਾਥਾਂ (graph paths) ਦਾ ਲੌਗ ਰੱਖੋ।
- ਇਹ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ।
- ਏਜੰਟ ਦੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ (reasoning) ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਟੂਲ ਬਣਾਓ।
- ਡੇਟਾ ਦੀ ਗਲਤ ਸਥਿਤੀ (Poor data placement) ਉੱਚ-ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ (transactions) ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਐਂਟਿਟੀਜ਼ ਅਤੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
- ਆਪਣੇ ਗ੍ਰਾਫ ਨੋਡਸ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਸਾਰਾਂਸ਼ਾਂ (summaries) ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ।
- ਇਕੱਲੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ (Working in isolation) ਨੌਲੇਜ ਗ੍ਰਾਫ ਕੋਈ ਸੁਤੰਤਰ (standalone) ਟੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਜੁੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਰੇ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪੁਆਇੰਟਾਂ (integration points) ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰੋ।
- ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਵਾਧੂ ਸਮਾਂ ਰੱਖੋ।
- ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਸਟੈਂਡਰਡ APIs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਸਕੇਲ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ।
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi