𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗧𝗵𝗮𝘁 𝗗𝗼𝗻'𝘁 𝗛𝗮𝗹𝗹𝘂𝗰𝗶𝗻𝗮𝘁𝗲
اگر آپ LLMs کے ساتھ کام کرتے ہیں، تو آپ کو ایک ہی رکاوٹ کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ ماڈل خود سے کوئی فنکشن ایجاد کر لیتا ہے یا غلط ٹول استعمال کر لیتا ہے۔
فنکشن کالنگ (Function calling) کو اس مسئلے کو حل کرنا چاہیے، لیکن اس کے برعکس، یہ اکثر آپ کے ایجنٹ کو بڑے پیمانے پر بڑے اعتماد کے ساتھ غلط ثابت کر دیتی ہے۔
اسے ٹھیک کرنے کے لیے، آپ کو بہتر آرکیٹیکچر کی ضرورت ہے، نہ کہ بڑے ماڈلز کی۔
قابل اعتماد ایجنٹس بنانے کے لیے ان چار پیٹرنز (patterns) کا استعمال کریں:
- دو مرحلہ وار روٹر (two-stage router) کا استعمال کریں کبھی بھی تمام ٹولز ایک ساتھ ماڈل کو نہ بھیجیں۔ اس سے اسکیما (schema) میں ضرورت سے زیادہ اضافہ ہو جاتا ہے۔
- پہلے ارادے (intent) کی درجہ بندی کے لیے ایک تیز اور سستا ماڈل استعمال کریں۔
- صرف وہی ٹولز سامنے لائیں جو اس ارادے سے مطابقت رکھتے ہوں۔
- یہ غلط ٹول کے استعمال کی غلطیوں کو 70% تک کم کر دیتا ہے۔
- اسٹرکچرڈ آؤٹ پٹ (structured outputs) کو نافذ کریں ماڈلز سے پرامپٹس (prompts) کے ذریعے درست JSON واپس مانگنا بند کریں۔
- API لیول پر نافذ کردہ اسکیما کا استعمال کریں۔
- فارمیٹ کی ضمانت کے لیے Pydantic جیسے ٹولز استعمال کریں۔
- پرامپٹ انجینئرنگ کے مقابلے میں پابندیاں (constraints) ہالوسینیشن (hallucinations) کو زیادہ کم کرتی ہیں۔
- ویلیڈیشن لیئرز (validation layers) شامل کریں ہر ٹول کال کے لیے تین تہوں کی ضرورت ہوتی ہے: یوزر ان پٹ، پری-ویلیڈیشن (Pre-validation)، اور پوسٹ-ویلیڈیشن (Post-validation)۔
- عمل درآمد سے پہلے ماڈل کے آؤٹ پٹ کو اپنے اسکیما کے مطابق چیک کریں۔
- اگر ویلیڈیشن ناکام ہو جائے تو غلطی (error) ماڈل کو واپس بھیج دیں۔
- جب ماڈلز کو فیڈ بیک ملتا ہے، تو وہ 80% بار اپنی پیرامیٹر کی غلطیوں کو خود ٹھیک کر لیتے ہیں۔
- سخت حدود (hard limits) مقرر کریں لامتناہی لوپس (infinite loops) آپ کے بجٹ کو ختم کر دیتے ہیں۔ ماڈل ٹائم آؤٹ ہونے تک لوپ میں ٹولز کال کرتا رہ سکتا ہے۔
- ہمیشہ زیادہ سے زیادہ تکرار (iteration count) مقرر کریں۔
- ہمیشہ فی کال زیادہ سے زیادہ ٹوکن کی حد مقرر کریں۔
- پروڈکشن کے لیے سخت حدود کا ہونا ضروری ہے۔
ذہین آرکیسٹریشن (orchestration) سے پیسے بھی بچتے ہیں۔ مختلف کاموں کے لیے مختلف ماڈلز استعمال کریں:
- ارادے کی روٹنگ اور آؤٹ پٹ فارمیٹنگ کے لیے چھوٹے ماڈلز۔
- ٹول کے انتخاب کے لیے درمیانے درجے کے ماڈلز۔
- پیچیدہ منصوبہ بندی کے لیے جدید ترین (frontier) ماڈلز۔
یہ طریقہ معیار کو متاثر کیے بغیر اخراجات میں 10x سے 15x تک کمی کرتا ہے۔
استحکام کو یقینی بنانے کے لیے ان تین میٹرکس (metrics) پر نظر رکھیں:
- ٹول کا انتخاب کرنے کی درستگی (Tool Selection Accuracy): کیا اس نے صحیح ٹول کال کیا؟
- پیرامیٹر کی درستگی کی شرح (Parameter Validity Rate): کیا پیرامیٹرز آپ کے اسکیما پر پورا اترے؟
- کام مکمل کرنے کی شرح (Task Completion Rate): کیا اس نے واقعی مسئلہ حل کیا؟
قابل اعتماد AI کا تعلق سسٹم ڈیزائن سے ہے۔ پابندیاں، ویلیڈیشن اور گارڈ ریلز (guardrails) بنائیں۔
آپ قابل اعتماد ایجنٹس بنانے کے لیے کون سے پیٹرنز استعمال کرتے ہیں؟ اپنے خیالات نیچے شیئر کریں۔
اختیاری لرننگ کمیونٹی: https://t.me/GyaanSetuAi