𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝟳 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗔𝘃𝗼𝗶𝗱
அறிவு வரைபடங்களைக் (knowledge graphs) கொண்டு தன்னாட்சி AI அமைப்புகளை உருவாக்குவது கடினம். பல குழுக்கள் ஒரே மாதிரியான தவறுகளைத் திரும்பத் திரும்பச் செய்வதால், தயாரிப்பு நிலையில் (production) தோல்வியடைகின்றன.
உங்கள் திட்டம் வெற்றியடைவதை உறுதி செய்ய இந்த 7 தவறுகளைத் தவிர்க்கவும்.
- தொடக்கத்திலேயே அதிகப்படியான மாடலிங் (Over-modeling) செய்தல் குழுக்கள் சரியான ஸ்கீமாக்களை (schemas) உருவாக்க மாதக்கணக்கில் செலவிடுகிறார்கள். ஏஜென்ட் குறியீட்டை (agent code) எழுதுவதற்கு முன்பே ஒவ்வொரு உறவையும் (relationship) அவர்கள் மாடலிங் செய்கிறார்கள். இதில் பெரும்பாலான தரவுகள் பயனற்றதாகிவிடுகின்றன.
- ஒரு பயன்பாட்டிற்கு (use case) குறைந்தபட்ச ஸ்கீமாவுடன் தொடங்கவும்.
- ஏஜென்ட்டின் தேவைகளே உங்கள் ஸ்கீமா வளர்ச்சியைத் தீர்மானிக்கட்டும்.
- அவற்றின் மதிப்பை நிரூபித்த பின்னரே என்டிட்டிகளை (entities) சேர்க்கவும்.
- நிலையான தரவைப் (static data) பயன்படுத்துதல் ஒரு அறிவு வரைபடம் தொடர்ந்து மாறிக் கொண்டே இருக்க வேண்டும். நீங்கள் அதை 'read-only' ஆகக் கருதினால், உங்கள் ஏஜென்ட்கள் காலாவதியான தகவல்களைப் பயன்படுத்தும்.
- அப்டேட் பணிப்பாய்வுகளை (update workflows) ஆரம்பத்திலேயே வடிவமைக்கவும்.
- சரிபார்ப்புடன் (validation) அப்டேட்களைப் பரிந்துரைக்க ஏஜென்ட்களுக்கு அனுமதி அளிக்கவும்.
- உங்கள் தற்போதைய அமைப்புகளிலிருந்து தரவு உள்ளீட்டை (data ingestion) தானியக்கமாக்கவும்.
- அளவீட்டை (scale) புறக்கணித்தல் சிறிய சோதனைத் தொகுப்புகளுடன் (test sets) செயல்படும் வினவல்கள் (queries), மில்லியன் கணக்கான நோட்களுடன் (nodes) செயல்படும்போது பெரும்பாலும் தோல்வியடைகின்றன.
- தொடங்குவதற்கு முன், தயாரிப்பு அளவிலான தரவுகளுடன் லோட் டெஸ்ட் (load test) செய்யவும்.
- பொதுவான பண்புகளின் (properties) மீது இன்டெக்ஸ்களை (indexes) உருவாக்கவும்.
- ஒரு ஏஜென்ட் வரைபடத்தை எவ்வளவு ஆழமாகத் தேட (traverse) முடியும் என்பதைக் கட்டுப்படுத்தவும்.
- கட்டுப்பாடற்ற ஏஜென்ட் அணுகல் வரைபடத்தை மாற்ற முழு அனுமதியையும் ஏஜென்ட்களுக்கு வழங்குவது தரவு சிதைவுக்கு (data corruption) வழிவகுக்கும்.
- பங்கு அடிப்படையிலான அணுகல் கட்டுப்பாட்டை (role-based access control) பயன்படுத்தவும்.
- அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் மாற்றங்களுக்கு மனித ஒப்புதலைக் கோரவும்.
- ஒரு ஏஜென்ட் செய்யும் ஒவ்வொரு மாற்றத்தையும் பதிவு (log) செய்யவும்.
- விளக்கமளிக்கும் திறன் இல்லாமை (Lack of explainability) ஒரு ஏஜென்ட் ஏன் ஒரு முடிவை எடுத்தது என்பதை உங்களால் பார்க்க முடியாவிட்டால், அதை உங்களால் சரிசெய்ய முடியாது.
- ஒரு ஏஜென்ட் பின்பற்றும் குறிப்பிட்ட வரைபடப் பாதைகளை (graph paths) பதிவு செய்யவும்.
- எந்த உறவுகள் முடிவை பாதித்தன என்பதைப் பதிவு செய்யவும்.
- ஏஜென்ட்டின் தர்க்கத்தை (reasoning) காட்சிப்படுத்த கருவிகளை உருவாக்கவும்.
- தவறான தரவு இடமாற்றம் (Poor data placement) அதிகப்படியான பரிவர்த்தனைகளை (high-frequency transactions) நேரடியாக வரைபடத்தில் சேமிக்க வேண்டாம். இது அமைப்பின் வேகத்தைக் குறைக்கும்.
- என்டிட்டிகள் மற்றும் உறவுகளுக்கு வரைபடத்தைப் பயன்படுத்தவும்.
- பரிவர்த்தனை தரவை பாரம்பரிய தரவுத்தளங்களில் (traditional databases) வைத்திருக்கவும்.
- உங்கள் வரைபட நோட்களில் பரிவர்த்தனை சுருக்கங்களைக் குறிப்பிடவும் (reference).
- தனித்துச் செயல்படுதல் (Working in isolation) ஒரு அறிவு வரைபடம் என்பது ஒரு தனித்த கருவி அல்ல. அது உங்கள் தற்போதைய பணிப்பாய்வோடு (workflow) இணைய வேண்டும்.
- தொடங்குவதற்கு முன் அனைத்து ஒருங்கிணைப்புப் புள்ளிகளையும் (integration points) வரைபடமாக்கவும்.
- ஒருங்கிணைப்புப் பணிகளுக்காக கூடுதல் நேரத்தை ஒதுக்கவும்.
- அமைப்புகளை இணைக்க நிலையான APIs-களைப் பயன்படுத்தவும்.
வெற்றிக்கு ஒழுக்கம் தேவை. சிறிய அளவில் தொடங்கி, தரத்தின் முக்கியத்துவத்திற்கு முன்னுரிமை அளிக்கவும், முதல் நாளிலிருந்தே அளவீட்டிற்காகத் திட்டமிடவும்.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi