𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝟳 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗔𝘃𝗼𝗶𝗱

نالج گراف کے ساتھ خود مختار (autonomous) AI سسٹمز بنانا مشکل کام ہے۔ بہت سی ٹیمیں پروڈکشن کے دوران ناکام ہو جاتی ہیں کیونکہ وہ وہی غلطیاں دہراتی ہیں۔

اپنے پروجیکٹ کی کامیابی کو یقینی بنانے کے لیے ان 7 غلطیوں سے بچیں۔

  1. آغاز میں ضرورت سے زیادہ ماڈلنگ کرنا ٹیمیں مکمل اسکیمہ (schema) بنانے میں مہینوں صرف کر دیتی ہیں۔ وہ ایجنٹ کوڈ لکھنے سے پہلے ہر تعلق (relationship) کو ماڈل کرتی ہیں۔ اس ڈیٹا کا زیادہ تر حصہ بیکار ہو جاتا ہے۔
  1. ساکن (static) ڈیٹا کا استعمال ایک نالج گراف کو مسلسل ارتقاء پذیر ہونا چاہیے۔ اگر آپ اسے صرف 'ریڈ اونلی' (read-only) سمجھیں گے، تو آپ کے ایجنٹس پرانی یا غیر متعلقہ معلومات استعمال کریں گے۔
  1. پیمانے (scale) کو نظر انداز کرنا وہ کوئریز (queries) جو چھوٹے ٹیسٹ سیٹس کے ساتھ کام کرتی ہیں، اکثر لاکھوں نوڈز (nodes) کے ساتھ ناکام ہو جاتی ہیں۔
  1. ایجنٹس کو غیر محدود رسائی دینا ایجنٹس کو گراف میں تبدیلی کرنے کی مکمل اجازت دینے سے ڈیٹا خراب (corruption) ہو سکتا ہے۔
  1. وضاحت کی کمی (Lack of explainability) اگر آپ یہ نہیں دیکھ سکتے کہ ایجنٹ نے کوئی فیصلہ کیوں لیا، تو آپ اسے درست نہیں کر سکتے۔
  1. ڈیٹا کی غلط جگہ پر موجودگی زیادہ تعدد (high-frequency) والے ٹرانزیکشنز کو براہ راست گراف میں اسٹور نہ کریں۔ یہ سسٹم کو سست کر دیتا ہے۔
  1. تنہائی میں کام کرنا نالج گراف کوئی آزاد ٹول نہیں ہے۔ اسے آپ کے موجودہ ورک فلو سے جڑا ہونا چاہیے۔

کامیابی کے لیے نظم و ضبط ضروری ہے۔ چھوٹے پیمانے سے آغاز کریں، ڈیٹا کے معیار کو ترجیح دیں، اور پہلے دن سے ہی پیمانے (scale) کے لیے منصوبہ بندی کریں۔

Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/agentic-ai-knowledge-graphs-7-critical-mistakes-to-avoid-5654

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