𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝟳 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗔𝘃𝗼𝗶𝗱
నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్స్తో స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన (autonomous) AI వ్యవస్థలను నిర్మించడం కష్టమైన పని. చాలా బృందాలు ఒకే రకమైన తప్పులను పునరావృతం చేయడం వల్ల ప్రొడక్షన్ దశలో విఫలమవుతున్నాయి.
మీ ప్రాజెక్ట్ విజయవంతం కావడానికి ఈ 7 తప్పులను నివారించండి.
- ప్రారంభంలోనే అతిగా మోడలింగ్ చేయడం (Over-modeling at the start) బృందాలు పరిపూర్ణమైన స్కీమాలను (schemas) రూపొందించడానికి నెలల తరబడి సమయం వెచ్చిస్తాయి. ఏజెంట్ కోడ్ను వ్రాయడానికి ముందే ప్రతి సంబంధాన్ని (relationship) మోడల్ చేస్తారు. కానీ ఈ డేటాలో చాలా వరకు ఉపయోగపడకుండా పోతుంది.
- ఒకే ఒక యూజ్ కేస్ కోసం కనీస స్కీమాతో ప్రారంభించండి.
- ఏజెంట్ అవసరాలకు అనుగుణంగా మీ స్కీమాను అభివృద్ధి చెందేలా చేయండి.
- వాటి విలువను నిరూపించిన తర్వాతే ఎంటిటీలను (entities) జోడించండి.
- స్టాటిక్ డేటాను ఉపయోగించడం (Using static data) నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్ నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతూ ఉండాలి. మీరు దానిని కేవలం 'రీడ్-ఓన్లీ' (read-only) గా పరిగణిస్తే, మీ ఏజెంట్లు పాతబడిన (stale) సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.
- అప్డేట్ వర్క్ఫ్లోలను ముందే రూపొందించండి.
- వాలిడేషన్తో అప్డేట్లను ప్రతిపాదించేలా ఏజెంట్లను అనుమతించండి.
- మీ ప్రస్తుత వ్యవస్థల నుండి డేటా ఇంజెషన్ను ఆటోమేట్ చేయండి.
- స్కేల్ను విస్మరించడం (Ignoring scale) చిన్న టెస్ట్ సెట్లతో పనిచేసే క్వెరీలు (queries), మిలియన్ల కొద్దీ నోడ్స్ ఉన్నప్పుడు తరచుగా విఫలమవుతాయి.
- లాంచ్ చేయడానికి ముందే ప్రొడక్షన్-స్కేల్ డేటాతో లోడ్ టెస్ట్ చేయండి.
- సాధారణ ప్రాపర్టీలపై ఇండెక్స్లను (indexes) సృష్టించండి.
- ఏజెంట్ గ్రాఫ్ను ఎంత లోతుగా ట్రావర్స్ (traverse) చేయవచ్చో పరిమితం చేయండి.
- ఏజెంట్లకు పరిమితి లేని యాక్సెస్ (Unrestricted agent access) గ్రాఫ్ను సవరించేందుకు ఏజెంట్లకు పూర్తి అనుమతులు ఇవ్వడం వల్ల డేటా కరప్షన్ (data corruption) జరుగుతుంది.
- రోల్-బేస్డ్ యాక్సెస్ కంట్రోల్ (role-based access control) ఉపయోగించండి.
- ప్రభావవంతమైన మార్పుల కోసం మానవ ఆమోదం (human approval) తప్పనిసరి చేయండి.
- ఏజెంట్ చేసే ప్రతి మార్పును లాగ్ (log) చేయండి.
- ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీ లేకపోవడం (Lack of explainability) ఏజెంట్ ఒక నిర్ణయాన్ని ఎందుకు తీసుకుందో మీకు తెలియకపోతే, మీరు దానిని సరిదిద్దలేరు.
- ఏజెంట్ అనుసరించే నిర్దిష్ట గ్రాఫ్ పాత్లను (graph paths) లాగ్ చేయండి.
- ఏ సంబంధాలు ఫలితంపై ప్రభావం చూపాయో గుర్తించండి.
- ఏజెంట్ యొక్క రీజనింగ్ను విజువలైజ్ చేయడానికి టూల్స్ను రూపొందించండి.
- తప్పుడు డేటా ప్లేస్మెంట్ (Poor data placement) అధిక ఫ్రీక్వెన్సీ కలిగిన లావాదేవీలను (transactions) నేరుగా గ్రాఫ్లో నిల్వ చేయవద్దు. ఇది సిస్టమ్ వేగాన్ని తగ్గిస్తుంది.
- ఎంటిటీలు మరియు సంబంధాల కోసం గ్రాఫ్ను ఉపయోగించండి.
- ట్రాన్సాక్షనల్ డేటాను సాంప్రదాయ డేటాబేస్లలో ఉంచండి.
- మీ గ్రాఫ్ నోడ్స్లో ట్రాన్సాక్షన్ సమ్మరీలను రిఫరెన్స్గా ఉంచండి.
- ఒంటరిగా పనిచేయడం (Working in isolation) నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్ అనేది ఒక స్వతంత్ర సాధనం కాదు. ఇది మీ ప్రస్తుత వర్క్ఫ్లోతో అనుసంధానించబడి ఉండాలి.
- ప్రారంభించే ముందే అన్ని ఇంటిగ్రేషన్ పాయింట్లను మ్యాప్ చేయండి.
- ఇంటిగ్రేషన్ పనుల కోసం అదనపు సమయాన్ని కేటాయించండి.
- వ్యవస్థలను అనుసంధానించడానికి స్టాండర్డ్ APIs ఉపయోగించండి.
విజయం సాధించాలంటే క్రమశిక్షణ అవసరం. చిన్నగా ప్రారంభించండి, డేటా నాణ్యతకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి మరియు మొదటి రోజు నుండే స్కేల్ కోసం ప్రణాళిక వేయండి.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi