డొమైన్-స్పెసిఫిక్ AI ఏజెంట్లను ఎలా అమలు చేయాలి
సాధారణ AI APIలు తరచుగా వ్యాపార సమస్యలను పరిష్కరించడంలో విఫలమవుతాయి. నిజమైన ఫలితాలను పొందడానికి, మీకు ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన ఏజెంట్లు అవసరం. ఈ వ్యవస్థలు మీ నిర్దిష్ట పరిశ్రమను అర్థం చేసుకుంటాయి.
ప్రణాళిక నుండి ఉత్పత్తి దశకు (production) వెళ్లడానికి ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ను అనుసరించండి.
- నిర్దిష్ట లక్ష్యాలను నిర్వచించండి అస్పష్టమైన లక్ష్యాలు AI ప్రాజెక్టులను దెబ్బతీస్తాయి. "సేవను మెరుగుపరచడం" అని లక్ష్యంగా పెట్టుకోకండి. దానికి బదులుగా, "కాంట్రాక్ట్ సమీక్ష సమయాన్ని 2 గంటల నుండి 95% ఖచ్చితత్వంతో 15 నిమిషాలకు తగ్గించడం" అనే లక్ష్యాన్ని పెట్టుకోండి.
ఈ క్రింది అంశాలను కవర్ చేస్తూ ఒక పేజీ బ్రీఫ్ రాయండి:
- ప్రస్తుత ప్రక్రియ దశలు.
- నిర్దిష్ట సమస్యలు (pain points).
- స్పష్టమైన విజయ ప్రమాణాలు.
- ప్రాజెక్ట్ పరిధులు.
- మీ డేటాను ఆడిట్ చేయండి ఏజెంట్లకు ప్రత్యేకమైన డేటా అవసరం. మీ డేటాలో ఈ క్రింది వాటిని తనిఖీ చేయండి:
- వాల్యూమ్: 500 నుండి 1000 నాణ్యమైన నమూనాలను (samples) లక్ష్యంగా పెట్టుకోండి.
- నాణ్యత: డేటా లేబుల్ చేయబడిందని మరియు నిర్మాణాత్మకంగా (structured) ఉందని నిర్ధారించుకోండి.
- వైవిధ్యం: ఎడ్జ్ కేసులు (edge cases) మరియు వైవిధ్యాలను చేర్చండి.
- యాక్సెస్: ఆ డేటాను ఉపయోగించడానికి మీకు చట్టపరమైన హక్కులు ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోండి.
- మీ నిర్మాణ మార్గాన్ని ఎంచుకోండి
- మొదటి నుండి నిర్మించడం (Build from scratch): అధిక నియంత్రణ కోసం ఉత్తమం. దీనికి ML ఇంజనీర్లు మరియు 6 నుండి 12 నెలల సమయం పడుతుంది.
- ప్లాట్ఫారమ్లను ఉపయోగించడం: వేగం కోసం ఉత్తమం. వీటిని అమలు చేయడానికి (Deployment) 2 నుండి 4 నెలలు పడుతుంది.
- వెండర్ పరిష్కారాలను స్వీకరించడం: సాధారణ పనుల కోసం ఉత్తమం. వీటిని అమలు చేయడానికి కొన్ని వారాలు పడుతుంది.
- MVPతో ప్రారంభించండి ఒక చిన్న పనిని ఎంచుకోండి. మీరు లీగల్ ఏజెంట్ను నిర్మిస్తుంటే, కేవలం NDAలతో మాత్రమే ప్రారంభించండి. అన్ని రకాల కాంట్రాక్టులను ఒకేసారి విశ్లేషించడానికి ప్రయత్నించకండి.
మీ MVP తప్పనిసరిగా:
- ఒక పనిని నమ్మదగిన రీతిలో చేయాలి.
- మానవ సమీక్ష (human review) దశలను కలిగి ఉండాలి.
- అన్ని నిర్ణయాలను లాగ్ (log) చేయాలి.
- మీ పాత ప్రక్రియతో పోలిస్తే ఖచ్చితత్వాన్ని కొలవాలి.
- ఇంటిగ్రేషన్లను ప్లాన్ చేయండి మీ ఏజెంట్ను మీ ప్రస్తుత సాధనాలతో (tools) అనుసంధానించండి.
- CRMలు లేదా ఈమెయిల్స్ వంటి ఇన్పుట్ వనరులను గుర్తించండి.
- డేటాబేస్లు లేదా డ్యాష్బోర్డ్ల వంటి అవుట్పుట్ గమ్యస్థానాలను గుర్తించండి.
- లోపాలను (errors) ఎలా నిర్వహించాలో ప్లాన్ చేయండి.
- పరీక్షించండి మరియు పర్యవేక్షించండి మూడు స్థాయిల పరీక్షా విధానాన్ని ఉపయోగించండి:
- వ్యక్తిగత అంశాల కోసం యూనిట్ టెస్ట్లు.
- సిస్టమ్ కనెక్షన్ల కోసం ఇంటిగ్రేషన్ టెస్ట్లు.
- నిపుణుల నమ్మకాన్ని పొందడానికి యూజర్ టెస్ట్లు.
2 నుండి 4 వారాల పాటు మానవులతో సమాంతరంగా ఏజెంట్ను నడపండి. లోపాలను కనుగొనడానికి ఫలితాలను పోల్చండి. అనిశ్చితమైన పనులను మానవులకు పంపడానికి కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్లను ఉపయోగించండి.
ఈ మెట్రిక్స్ను ప్రతి వారం ట్రాక్ చేయండి:
- ఖచ్చితత్వ రేటు.
- ప్రాసెసింగ్ సమయం.
- మానవ జోక్యం రేటు.
- వినియోగదారు సంతృప్తి.
మీరు విలువను నిరూపించిన తర్వాత మాత్రమే మీ పరిధిని విస్తరించండి.
Source: https://dev.to/jasperstewart/how-to-implement-domain-specific-ai-agents-in-your-organization-54hg
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi