Tool Calling: AI ஏஜெண்டுகள் எதைச் செய்ய வேண்டும் என்று எப்படித் தீர்மானிக்கின்றன

AI மாதிரிகள் வெறும் உரையாடல்களைத் தாண்டி முன்னேறி வருகின்றன. அவை இப்போது செயல்களைச் செய்கின்றன.

பெரும்பாலான மாதிரிகள் ஒரு குறிப்பிட்ட காலத்திலேயே முடங்கியுள்ளன. பயிற்சியின் போது அவை கற்றுக்கொண்டவற்றை மட்டுமே அவை அறிந்துகொள்ள முடியும். அவற்றால் இன்றைய பங்குச் சந்தை விலைகளைச் சரிபார்க்கவோ அல்லது உங்கள் காலெண்டரில் தானாகவே ஒரு கூட்டத்தை முன்பதிவு செய்யவோ முடியாது.

Tool calling இதை மாற்றுகிறது. இது ஒரு AI மாதிரிக்குக் கைகளையும் கண்களையும் வழங்குகிறது.

இது எப்படிச் செயல்படுகிறது:

டெவலப்பர்கள் மாதிரிக்குத் தொகுப்பிலான கருவிகளை (tools) வழங்குகிறார்கள். இந்தத் கருவிகள் கால்குலேட்டர், தேடுபொறி (search engine) அல்லது தரவுத்தளம் (database) போன்ற APIs ஆகும்.

வெறும் உரையை எழுதுவதற்குப் பதிலாக, மாதிரி ஒரு சுழற்சியைப் பின்பற்றுகிறது:

• Reasoning (பகுத்தறிவு): மாதிரி உங்கள் கோரிக்கையைப் படிக்கிறது. • Action (செயல்): மாதிரிக்கு ஒரு கருவி தேவை என்று அது தீர்மானிக்கிறது. அது கருவிக்கு ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட கோரிக்கையை (JSON போன்ற) அனுப்புகிறது. • Observation (கவனிப்பு): கருவி அந்தப் பணியைச் செய்துவிட்டுத் தரவைத் திருப்பி அனுப்புகிறது. • Response (பதில்): அந்தப் புதிய தரவைப் பயன்படுத்தி மாதிரி உங்களுக்கு இறுதிப் பதிலைத் தருகிறது.

Example:

நீங்கள், "இன்று ஆஸ்டினில் (Austin) எனக்கு ஜாக்கெட் தேவையா?" என்று கேட்டால், மாதிரி யூகிக்காது.

  1. அது ஒரு வானிலை கருவியைக் கண்டறிகிறது.
  2. அது அந்தத் கருவிக்கு "Austin, TX" என்ற இடத்தைத் அனுப்புகிறது.
  3. அது தற்போதைய வெப்பநிலையைப் பெறுகிறது.
  4. அது உங்களிடம், "வெப்பநிலை 58 டிகிரி மற்றும் காற்று பலமாக வீசுகிறது, எனவே ஒரு ஜாக்கெட்டைக் கொண்டு வாருங்கள்" என்று கூறுகிறது.

இது ஒரு செயலற்ற சாட்போட்டை (passive chatbot) ஒரு சுறுசுறுப்பான ஏஜெண்டாக (active agent) மாற்றுகிறது.

இதன் ரகசியம் விளக்கத்தில் (description) உள்ளது. நீங்கள் ஒரு கருவிக்குத் தெளிவற்ற பெயரைத் தந்தால், மாதிரி தோல்வியடையும். நீங்கள் அதற்குத் தெளிவான, துல்லியமான விளக்கத்தைக் கொடுத்தால், அதை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதை மாதிரி சரியாகத் தெரிந்துகொள்ளும்.

இத்தகைய அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கு மூன்று விஷயங்களில் கவனம் செலுத்த வேண்டும்:

  • Speed (வேகம்): ஒவ்வொரு கருவி அழைப்பும் நேரமெடுக்கும். அதிகப்படியான படிகள் AI-ஐ மெதுவாக்கும்.
  • Safety (பாதுகாப்பு): ஒரு கருவியால் மின்னஞ்சல்களை அனுப்பவோ அல்லது பணத்தை மாற்றவோ முடியும் என்றால், நீங்கள் மனித ஒப்புதலை (human approval) சேர்க்க வேண்டும்.
  • Reliability (நம்பகத்தன்மை): APIs தோல்வியடையலாம். பிழைகளைக் கண்டறிந்து, மீண்டும் முயற்சிக்கு மாதிரியைக் கேட்கும் வகையில் நீங்கள் அமைப்புகளை உருவாக்க வேண்டும்.

Tool calling என்பது சொற்களுக்கும் செயல்களுக்கும் இடையிலான ஒரு பாலம். இதைத் தேர்ச்சி பெறுவதன் மூலம் மட்டுமே உண்மையாகவே வேலைகளைச் செய்து முடிக்கும் AI-ஐ உங்களால் உருவாக்க முடியும்.

Source: https://dev.to/med_stream_93ad6cad6d2bee/tool-calling-explained-how-ai-agents-decide-what-to-do-next-3n3b

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