𝗔𝗺𝗮𝘇𝗼𝗻 𝗕𝗲𝗱𝗿𝗼𝗰𝗸 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗪𝗲𝗯 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵: 𝟳 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗧𝗵𝗮𝘁 𝗞𝗶𝗹𝗹 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀
2024 میں زیادہ تر AI ٹیموں نے ایک غلطی کی۔ انہوں نے ایسے RAG پائپ لائنز بنائے جو ساکن (static) ڈیٹا پر انحصار کرتے ہیں۔
ایک ساکن RAG پائپ لائن انٹرنیٹ کی ایک تصویر کی طرح ہے۔ جیسے ہی آپ اسے لیتے ہیں، یہ پرانی ہو جاتی ہے۔ AWS نے Amazon Bedrock AgentCore پر Web Search کے ذریعے اس صورتحال کو بدل دیا ہے۔
یہ ٹول آپ کے ایجنٹس کو براہ راست (live) ڈیٹا استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے، بغیر کسی سرچ انفراسٹرکچر کی تعمیر کے۔ تاہم، بہت سی ٹیمیں ڈیپلائمنٹ کے دوران ناکام ہو جاتی ہیں۔
یہاں وہ 7 غلطیاں ہیں جن سے آپ کو بچنا چاہیے:
RAG کے متبادل کے طور پر ویب سرچ کا استعمال کرنا۔ ویب سرچ حالیہ واقعات اور قیمتوں کے لیے ہے۔ RAG آپ کی کمپنی کی اندرونی دستاویزات کے لیے ہے۔ ہر سوال کے لیے صحیح راستہ منتخب کرنے کے لیے ایک router کا استعمال کریں۔
یہ فرض کرنا کہ Bedrock Guardrails ویب سرچ کا احاطہ کرتے ہیں۔ وہ ایسا نہیں کرتے۔ ویب سرچ ایک الگ راستہ ہے۔ آپ کو خود AgentCore پالیسی کنٹرولز جیسے کہ ڈومین allowlists اور PII scrubbing سیٹ اپ کرنے ہوں گے۔
ملٹی ایجنٹ سسٹمز میں غیر ضروری (redundant) سرچ چلانا۔ AutoGen جیسے فریم ورکس میں، ہر سب ایجنٹ الگ سے سرچ کر سکتا ہے۔ اس سے آپ کے اخراجات 4 سے 8 گنا تک بڑھ سکتے ہیں۔ اس کے بجائے ایک مشترکہ search memory استعمال کریں۔
'Frozen Knowledge Trap' کو نظر انداز کرنا۔ جب آپ کا ماڈل پرانے جوابات دے تو اس کا ذمہ دار ماڈل کو نہ ٹھہرائیں۔ مسئلہ غالباً آپ کے ڈیٹا آرکیٹیکچر کا ہے۔ اگر جواب ہر ہفتے بدلتا ہے، تو آپ کو لائیو سرچ کی ضرورت ہے۔
observability کو نظر انداز کرنا۔ اگر آپ کا ایجنٹ غلط معلومات (hallucinate) دیتا ہے، تو آپ کو معلوم ہونا چاہیے کہ ایسا کیوں ہوا۔ کیا یہ سرچ کا غلط نتیجہ تھا یا ماڈل کی غلطی؟ ہر قدم کا سراغ لگانے کے لیے Langfuse استعمال کریں۔
مخصوص اینڈ پوائنٹس (endpoints) کے لیے ہارڈ کوڈنگ کرنا۔ AWS ان ٹولز کو اپ ڈیٹ کرتا رہے گا۔ MCP-compatible ٹول ڈسکرپٹرز استعمال کریں تاکہ آپ آسانی سے فراہم کنندگان (providers) کو تبدیل کر سکیں۔
prompt injection کے لیے ٹیسٹ کرنے میں ناکامی۔ ایک زہریلا (poisoned) ویب پیج آپ کے ایجنٹ کو ہائی جیک کر سکتا ہے۔ لائیو جانے سے پہلے اپنے ایجنٹ کو معلوم injection payloads کے ساتھ ٹیسٹ کریں۔
پروڈکشن کے لیے تیار ایجنٹ کیسے بنائیں:
- سوال کے مقصد (intent) کی درجہ بندی کریں۔
- RAG، ویب سرچ، یا میموری کی طرف راؤٹ کریں۔
- ویب نتائج کو پالیسی فلٹر سے گزاریں۔
- سیاق و سباق (context) کو ترتیب دیں اور ماڈل کو کال کریں۔
ساکن سسٹمز بنانا بند کریں۔ لائیو اور مستند (grounded) ایجنٹس کی طرف بڑھیں۔
اختیاری لرننگ کمیونٹی: https://t.me/GyaanSetuAi