Agentic AI Knowledge Graphs: 7 ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยง
การสร้างระบบ AI อัตโนมัติ (autonomous AI systems) ด้วย knowledge graphs นั้นเป็นเรื่องยาก หลายทีมล้มเหลวในช่วงการใช้งานจริง (production) เพราะทำผิดพลาดซ้ำเดิม
หลีกเลี่ยง 7 ข้อผิดพลาดเหล่านี้เพื่อให้มั่นใจว่าโปรเจกต์ของคุณจะประสบความสำเร็จ
- การทำ Modeling ที่มากเกินไปในช่วงเริ่มต้น ทีมงานมักใช้เวลาหลายเดือนในการสร้าง schema ที่สมบูรณ์แบบ พวกเขาพยายามจำลองทุกความสัมพันธ์ก่อนที่จะเริ่มเขียนโค้ดสำหรับ agent ซึ่งข้อมูลส่วนใหญ่จะกลายเป็นข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งาน
- เริ่มต้นด้วย schema ขนาดเล็กสำหรับหนึ่งกรณีการใช้งาน (use case)
- ให้ความต้องการของ agent เป็นตัวขับเคลื่อนการขยาย schema
- เพิ่ม entity เฉพาะเมื่อคุณพิสูจน์ได้ว่ามันมีคุณค่าเท่านั้น
- การใช้ข้อมูลแบบ Static กราฟความรู้ต้องมีการพัฒนาอยู่เสมอ หากคุณปฏิบัติกับมันเหมือนเป็นข้อมูลแบบ read-only agent ของคุณจะใช้ข้อมูลที่ล้าสมัย
- ออกแบบ workflow การอัปเดตตั้งแต่เนิ่นๆ
- ให้ agent เสนอการอัปเดตพร้อมระบบตรวจสอบความถูกต้อง (validation)
- ทำการนำเข้าข้อมูล (data ingestion) จากระบบที่มีอยู่เดิมแบบอัตโนมัติ
- การละเลยเรื่องการขยายตัว (Scale) การคิวรี (queries) ที่ทำงานได้ดีกับชุดข้อมูลทดสอบขนาดเล็ก มักจะล้มเหลวเมื่อต้องจัดการกับโหนด (nodes) นับล้าน
- ทำ load test ด้วยข้อมูลขนาดเท่า production ก่อนการเปิดใช้งานจริง
- สร้าง index สำหรับคุณสมบัติ (properties) ที่ใช้บ่อย
- จำกัดความลึกในการท่องไปในกราฟ (traverse) ของ agent
- การให้สิทธิ์เข้าถึง agent แบบไม่จำกัด การให้สิทธิ์ agent ในการแก้ไขกราฟได้อย่างเต็มที่อาจทำให้ข้อมูลเสียหาย (data corruption)
- ใช้การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (role-based access control)
- กำหนดให้ต้องมีการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับการเปลี่ยนแปลงที่มีผลกระทบสูง
- บันทึก log ทุกการแก้ไขที่ agent ทำ
- การขาดความสามารถในการอธิบาย (Explainability) หากคุณไม่เห็นว่าทำไม agent ถึงตัดสินใจเช่นนั้น คุณก็ไม่สามารถแก้ไขมันได้
- บันทึกเส้นทางในกราฟ (graph paths) เฉพาะเจาะจงที่ agent ใช้
- บันทึกว่าความสัมพันธ์ใดที่มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์
- สร้างเครื่องมือเพื่อแสดงภาพกระบวนการคิด (reasoning) ของ agent
- การจัดวางข้อมูลที่ไม่เหมาะสม อย่าเก็บข้อมูลธุรกรรม (transactions) ที่มีความถี่สูงไว้ในกราฟโดยตรง เพราะจะทำให้ระบบช้าลง
- ใช้กราฟสำหรับเก็บ entity และความสัมพันธ์
- เก็บข้อมูลธุรกรรมไว้ในฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม
- อ้างอิงสรุปข้อมูลธุรกรรมไว้ในโหนดของกราฟแทน
- การทำงานแบบแยกส่วน Knowledge graph ไม่ใช่เครื่องมือที่ทำงานแบบโดดเดี่ยว แต่มันต้องเชื่อมต่อกับ workflow ที่มีอยู่ของคุณ
- กำหนดจุดเชื่อมต่อ (integration points) ทั้งหมดก่อนเริ่มงาน
- เตรียมเวลาเพิ่มเติมสำหรับการทำงานด้านการเชื่อมต่อระบบ
- ใช้ API มาตรฐานในการเชื่อมต่อระบบต่างๆ
ความสำเร็จต้องอาศัยวินัย เริ่มต้นจากจุดเล็กๆ ให้ความสำคัญกับคุณภาพข้อมูล และวางแผนรองรับการขยายตัวตั้งแต่วันแรก
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi