𝗔𝗺𝗮𝘇𝗼𝗻 𝗕𝗲𝗱𝗿𝗼𝗰𝗸 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗪𝗲𝗯 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵: 𝟳 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗧𝗵𝗮𝘁 𝗕𝗿𝗲𝗮𝗸 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀

آپ کا AI ایجنٹ غلط معلومات نہیں گھڑ رہا، بلکہ یہ پرانے حقائق دہرا رہا ہے۔

زیادہ تر ٹیمیں ایسے ایجنٹس بناتی ہیں جو ڈیمو میں تو کام کرتے ہیں لیکن پروڈکشن میں ناکام ہو جاتے ہیں۔ وہ پرانے ٹریننگ ڈیٹا یا تھرڈ پارٹی سرچ APIs پر انحصار کرتے ہیں جو نجی ڈیٹا لیک کر دیتے ہیں۔

Amazon Bedrock AgentCore Web Search ویب ریٹریول (web retrieval) کو آپ کی AWS کی حدود کے اندر رکھ کر اس مسئلے کو حل کرتا ہے۔ یہ محض ایک ٹول نہیں بلکہ ایک انفراسٹرکچر ہے۔

اپنے ایجنٹس کو درست اور محفوظ رکھنے کے لیے ان 7 ڈیپلائمنٹ غلطیوں سے بچیں:

    1. Vector Databases کو تبدیل کرنا ویب سرچ آپ کا نجی ڈیٹا نہیں ڈھونڈ سکتی۔ یہ صرف عوامی معلومات تلاش کرتی ہے۔ اندرونی معلومات کے لیے vector database استعمال کریں اور تازہ ترین خبروں کے لیے AgentCore استعمال کریں۔
    1. ساکن ذرائع کا انتخاب (Static Source Selection) ہر سوال کے لیے ویب سرچ آن نہ کریں۔ اس سے پیسے ضائع ہوتے ہیں اور لیٹنسی (latency) بڑھ جاتی ہے۔ سوالات کو روٹ کرنے کے لیے Claude Haiku جیسا ہلکا پھلکا classifier استعمال کریں۔ ویب سرچ کو صرف اس وقت کال کریں جب آپ کو تازہ ڈیٹا کی ضرورت ہو۔
    1. غیر محفوظ IAM Permissions مینیجڈ (Managed) ہونے کا مطلب یہ نہیں کہ وہ محفوظ ہے۔ وائلڈ کارڈ (wildcard) پرمیشنز استعمال نہ کریں۔ بے قابو اخراجات سے بچنے کے لیے اپنے IAM roles کو مخصوص agent ARNs تک محدود رکھیں۔
    1. ذرائع کی اتھارٹی کو نظر انداز کرنا ویب سرچ کسی سرکاری دستاویز کے بجائے کوئی بھی عام بلاگ ڈھونڈ سکتی ہے۔ ڈومین کی allowlist بنانے کے لیے Bedrock Guardrails استعمال کریں۔ اپنے ایجنٹ کو حوالہ جات (citations) فراہم کرنے پر مجبور کریں۔
    1. تسلسل وار ریٹریول (Sequential Retrieval) ویب سرچ سے 800ms سے 1.4s تک کی لیٹنسی بڑھ جاتی ہے۔ اگر آپ سوچنے (reasoning) سے پہلے سرچ کے مکمل ہونے کا انتظار کریں گے، تو آپ کا ایجنٹ سست محسوس ہوگا۔ ڈیٹا کو متوازی (parallel) طور پر حاصل کرنے کے لیے async patterns استعمال کریں۔
    1. ڈرفٹ (Drift) کی نگرانی میں ناکامی دنیا کے بدلنے کے ساتھ ساتھ درستگی میں بھی کمی آتی ہے۔ CloudWatch میں اپنے ریٹریول ذرائع اور سائٹیشن ڈومینز کو ٹریک کریں۔ صارفین کے پتہ لگانے سے پہلے معیار میں کمی کو پکڑنے کے لیے اپنے ماڈلز کا ماہانہ ٹیسٹ کریں۔
    1. غیر محدود سرچ لوپس ملٹی ایجنٹ لوپس ویب کالز کا لامتناہی سلسلہ شروع کر سکتے ہیں۔ ایک اسٹارٹ اپ نے اسی وجہ سے ایک ماہ میں $11,000 خرچ کیے۔ Lambda budget استعمال کرتے ہوئے فی سیشن ویب کالز پر ایک سخت حد مقرر کریں۔

مقصد ایک ہائبرڈ اسٹیک (hybrid stack) بنانا ہے: • Intent Classifier • Internal Vector DB • AgentCore Web Search • Bedrock Guardrails • Drift Monitoring

صرف ڈیمو کے لیے نہیں، بلکہ چھٹے مہینے (طویل مدتی استعمال) کے لیے تیار کریں۔

Source: https://dev.to/aarhamforensics_eb3c024eb/amazon-bedrock-agentcore-web-search-7-deployment-mistakes-that-break-production-agents-821

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