𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝟳 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗔𝘃𝗼𝗶𝗱
Budowanie autonomicznych systemów AI z wykorzystaniem grafów wiedzy jest trudne. Wiele zespołów ponosi porażkę na etapie produkcji, ponieważ powtarzają te same błędy.
Unikaj tych 7 błędów, aby zapewnić sukces swojego projektu.
- Nadmierne modelowanie na początku Zespoły spędzają miesiące na budowaniu idealnych schematów. Modelują każdą relację, zanim napiszą kod agenta. Większość tych danych staje się bezużyteczna.
- Zacznij od minimalnego schematu dla jednego przypadku użycia.
- Pozwól, aby potrzeby agentów napędzały rozwój schematu.
- Dodawaj encje dopiero wtedy, gdy udowodnisz ich wartość.
- Korzystanie ze statycznych danych Graf wiedzy musi ewoluować. Jeśli będziesz traktować go jako tylko do odczytu, Twoi agenci będą korzystać z nieaktualnych informacji.
- Zaprojektuj przepływy pracy (workflows) aktualizacji na wczesnym etapie.
- Pozwól agentom proponować aktualizacje wraz z walidacją.
- Zautomatyzuj proces wprowadzania danych (data ingestion) z istniejących systemów.
- Ignorowanie skali Zapytania, które działają na małych zestawach testowych, często zawodzą przy milionach węzłów.
- Przeprowadź testy obciążeniowe przy użyciu danych o skali produkcyjnej przed wdrożeniem.
- Twórz indeksy na powszechnie używanych właściwościach.
- Ogranicz głębokość przeszukiwania grafu przez agenta.
- Nieograniczony dostęp agentów Przyznanie agentom pełnych uprawnień do modyfikacji grafu prowadzi do uszkodzenia danych.
- Stosuj kontrolę dostępu opartą na rolach (RBAC).
- Wymagaj zatwierdzenia przez człowieka w przypadku zmian o dużym znaczeniu.
- Loguj każdą modyfikację dokonaną przez agenta.
- Brak wyjaśnialności (explainability) Jeśli nie widzisz, dlaczego agent podjął daną decyzję, nie będziesz mógł jej naprawić.
- Loguj konkretne ścieżki w grafie, którymi podąża agent.
- Rejestruj, które relacje wpłynęły na wynik.
- Buduj narzędzia do wizualizacji procesu rozumowania agenta.
- Złe rozmieszczenie danych Nie przechowuj transakcji o wysokiej częstotliwości bezpośrednio w grafie. Spowalnia to system.
- Używaj grafu do przechowywania encji i relacji.
- Przechowuj dane transakcyjne w tradycyjnych bazach danych.
- Odwołuj się do podsumowań transakcji w węzłach grafu.
- Praca w izolacji Graf wiedzy nie jest narzędziem autonomicznym. Musi być połączony z Twoim istniejącym procesem pracy.
- Przed rozpoczęciem pracy zmapuj wszystkie punkty integracji.
- Zaplanuj dodatkowy czas na prace integracyjne.
- Używaj standardowych API do łączenia systemów.
Sukces wymaga dyscypliny. Zacznij od małych kroków, priorytetyzuj jakość danych i planuj skalowalność od pierwszego dnia.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi