Kujaribu Mifumo ya Agentic AI
Kujenga AI agent ni rahisi. Kuhakikisha haitoki nje ya mipaka iliyowekwa ni vigumu. Unahitaji mfumo madhubuti wa majaribio ili kutoka kwenye prototaipu hadi uzalishaji.
Fuata hatua hizi nane ili kuimarisha agent yako:
Hatua ya 1: Majaribio ya vipengele (Component tests) Andika majaribio ya kitengo (unit tests) kwa kila tabaka. Jaribu research agent yako, zana zako za utafutaji, na kumbukumbu yako. Tumia data za mfano (mock data) zilizoidhinishwa na wataalamu wako. Tumia "stub" kwa API zako za nje kama Shopify au Meta. Ikiwa API itakuwa haifanyi kazi, jaribio lako halipaswi kushindwa kwa sababu hiyo.
Hatua ya 2: Akiba ya prompt (The prompt repository) Jenga maktaba ya prompt zenye ufanisi. Ziweke alama (tag) kulingana na eneo la biashara. Jumuisha mifano ya kushindwa kama prompt injection na majibu matupu kutoka kwa zana. Jaribu mazungumzo ya pande nyingi (multi-turn conversations) ili kuhakikisha kumbukumbu inafanya kazi. Hakikisha data ya mtumiaji haivuji kati ya vipindi (sessions).
Hatua ya 3: Ufikiaji na mwelekeo (Coverage and trajectory) Angalia ikiwa kila zana inafanya kazi kweli. Kisha, angalia njia ambayo agent alitumia. Haitoshi tu kuendesha zana. Agent lazima atumie zana sahihi, ikiwa na hoja (arguments) sahihi, katika mpangilio sahihi.
Hatua ya 4: Michakato yenye toleo (Versioned runs) Weka namba ya toleo kwenye kila mchakato. Hifadhi kila jibu. Endesha kila prompt mara kadhaa ili kuzingatia mabadiliko ya nasibu ya modeli (model randomness). Fuatilia kiwango chako cha kufanikiwa, gharama, tokeni, na ucheleweshaji (latency). Usahihi ni mabadilishano ya kibiashara dhidi ya kasi na bei.
Hatua ya 5: Akiba ya ukweli wa msingi (Ground truth store) Weka majibu yaliyothibitishwa kwa kila prompt. Amua nani anaweza kubadilisha majibu haya. Ikiwa hutaweka sawa ukweli wako wa msingi (ground truths) wakati bidhaa yako inapobadilika, majaribio yako yatafeli kwa usahihi.
Hatua ya 6: Mkadhibiti (The evaluator) Pima michakato dhidi ya ukweli wako wa msingi. Tumia jaji wa LLM kukagua usahihi na ukweli. Zingatia upendeleo wa jaji (judge bias). Linganisha alama za LLM na lebo za binadamu ili kuhakikisha usahihi.
Hatua ya 7: Mapitio ya binadamu (Human review) Tengeneza dashibodi kwa ajili ya kesi zenye alama za chini. Ruhusu binadamu kurekebisha makosa. Tumia marekebisho haya ya binadamu kufundisha jaji wako wa LLM.
Hatua ya 8: Muunganisho wa CI/CD (CI/CD integration) Endesha majaribio ya vipengele kwenye kila ombi la kuunganisha (pull request). Endesha mfululizo mzima wa majaribio kila usiku. Weka kiwango cha chini kinachozuia utoaji (deployments) ikiwa alama itashuka.
Jumuiya ya kujifunza ya hiari: https://t.me/GyaanSetuAi