ایجنٹک AI سسٹمز کی جانچ (Testing Agentic AI Systems)
ایک AI ایجنٹ بنانا آسان ہے۔ لیکن یہ یقینی بنانا کہ وہ قابو سے باہر نہ ہو جائے، مشکل ہے۔ پروٹو ٹائپ سے پروڈکشن تک پہنچنے کے لیے آپ کو ایک سخت ٹیسٹنگ فریم ورک کی ضرورت ہوتی ہے۔
اپنے ایجنٹ کو محفوظ بنانے کے لیے ان آٹھ مراحل پر عمل کریں:
مرحلہ 1: کمپوننٹ ٹیسٹ (Component tests) ہر لیئر کے لیے یونٹ ٹیسٹ لکھیں۔ اپنے ریسرچ ایجنٹ، اپنے سرچ ٹولز اور اپنی میموری کا ٹیسٹ کریں۔ اپنے ماہرین سے منظور شدہ 'موق ڈیٹا' (mock data) استعمال کریں۔ Shopify یا Meta جیسی اپنی بیرونی APIs کو 'اسٹب' (stub) کریں۔ اگر کوئی API کام نہ کر رہی ہو، تو آپ کا ٹیسٹ اس وجہ سے فیل نہیں ہونا چاہیے۔
مرحلہ 2: پرامپٹ ریپوزٹری (The prompt repository) بہترین پرامپٹس کی ایک لائبریری بنائیں۔ انہیں کاروباری شعبے کے لحاظ سے ٹیگ کریں۔ اس میں پرامپٹ انجیکشن (prompt injection) اور خالی ٹول رسپانسز جیسے ناکامی کے کیسز شامل کریں۔ میموری کے درست کام کرنے کو یقینی بنانے کے لیے ملٹی ٹرن کنورزیشنز (multi-turn conversations) کا ٹیسٹ کریں۔ چیک کریں کہ سیشنز کے درمیان صارف کا ڈیٹا لیک نہ ہو۔
مرحلہ 3: کوریج اور ٹریجیکٹری (Coverage and trajectory) چیک کریں کہ آیا ہر ٹول واقعی کام (fire) کر رہا ہے۔ پھر، اس راستے کو چیک کریں جس پر ایجنٹ چلا۔ صرف ایک ٹول کا چلنا کافی نہیں ہے۔ ایجنٹ کو صحیح ترتیب میں، صحیح آرگومنٹ کے ساتھ، صحیح ٹول استعمال کرنا چاہیے۔
مرحلہ 4: ورژن شدہ رنز (Versioned runs) ہر رن (run) پر ورژن نمبر لگائیں۔ ہر رسپانس کو محفوظ کریں۔ ماڈل کی بے ترتیب نوعیت (randomness) کو مدنظر رکھتے ہوئے ہر پرامپٹ کو کئی بار چلائیں۔ اپنے پاس ریٹ، لاگت، ٹوکنز اور لیٹنسی (latency) پر نظر رکھیں۔ درستگی (Accuracy)، رفتار اور قیمت کے درمیان ایک کاروباری توازن (trade-off) ہے۔
مرحلہ 5: گراؤنڈ ٹرتھ اسٹور (Ground truth store) ہر پرامپٹ کے لیے تصدیق شدہ جوابات رکھیں۔ فیصلہ کریں کہ ان جوابات کو کون تبدیل کر سکتا ہے۔ اگر آپ پروڈکٹ کی تبدیلی کے ساتھ اپنے 'گراؤنڈ ٹرتھز' کو اپ ڈیٹ نہیں کرتے، تو آپ کے ٹیسٹ درست طور پر فیل ہو جائیں گے۔
مرحلہ 6: ایویلیوایٹر (The evaluator) اپنے گراؤنڈ ٹرتھ کے مقابلے میں رنز کو اسکور کریں۔ درستگی اور صحیح ہونے کی جانچ کے لیے LLM جج کا استعمال کریں۔ جج کے تعصب (bias) پر نظر رکھیں۔ درستگی کو یقینی بنانے کے لیے LLM اسکورز کا انسانی لیبلز کے ساتھ موازنہ کریں۔
مرحلہ 7: انسانی جائزہ (Human review) کم اسکور والے کیسز کے لیے ایک ڈیش بورڈ بنائیں۔ انسانوں کو غلطیاں درست کرنے دیں۔ اپنے LLM جج کو تربیت دینے کے لیے ان انسانی اصلاحات کا استعمال کریں۔
مرحلہ 8: CI/CD انٹیگریشن (CI/CD integration) ہر پل ریکوسٹ (pull request) پر کمپونٹ ٹیسٹ چلائیں۔ ہر رات مکمل سوٹ (suite) چلائیں۔ ایک ایسی حد (threshold) مقرر کریں جو اسکور گرنے کی صورت میں ڈیپلائمنٹ کو روک دے۔
اختیاری لرننگ کمیونٹی: https://t.me/GyaanSetuAi