ماڈل پروڈکٹ نہیں ہے۔ اصل چیز یہ ہے۔
میں اپنا وقت AI فراہم کرنے والے انجینئرز کے ساتھ بات چیت کرنے اور انہیں بنانے میں گزارتا ہوں۔ ڈیمو (demos) اور اصل پروڈکشن سسٹم کے درمیان ایک فرق ہے۔ بہت سے لوگ اس فرق کے بارے میں ایماندار نہیں ہیں۔
ہر کوئی ہر چیز کو ایجنٹ (agent) کہتا ہے۔ لوپ (loop) والا ایک اسکرپٹ ایجنٹ ہے۔ میموری والا ایک چیٹ بوٹ ایجنٹ ہے۔ اس کی وجہ سے انجینئرنگ میں غلطیاں ہوتی ہیں۔ آپ سادہ کاموں کے لیے ضرورت سے زیادہ انجینئرنگ کرتے ہیں اور پیچیدہ کاموں کے لیے کم۔
ایک ایجنٹ کو ایک مقصد (objective) کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ صرف ایک ہدایت پر عمل نہیں کرتا۔ ایک ایجنٹ فیصلہ کرتا ہے کہ آگے کیا کرنا ہے۔ یہ ناکامی کو سنبھالتا ہے۔ اسے معلوم ہوتا ہے کہ وہ کب مکمل ہو گیا ہے۔
- اگر کوئی انسان آپ کے سسٹم کو ہر قدم بتاتا ہے، تو یہ ایک چیٹ انٹرفیس ہے۔
- اگر آپ کا سسٹم کسی ناکام ٹول کال (tool call) سے خود کو سنبھال لیتا ہے، تو آپ ایک ایجنٹ بنا رہے ہیں۔
- اگر آپ کا سسٹم ایک مقصد کو ذیلی کاموں (subtasks) میں تقسیم کرتا ہے، تو یہ ایک حقیقی ایجنٹ ہے۔
حقیقی ایجنٹ ڈیپلائمنٹس محدود ہوتے ہیں۔ وہ ایک کام مہارت سے کرتے ہیں جیسے دستاویزات کا اخراج (document extraction) یا کوڈ ریویو۔ کامیاب ٹیمیں نئے ماڈلز کے پیچھے نہیں بھاگتی ہیں۔ وہ ان تین شعبوں پر توجہ دیتی ہیں:
- ٹول ڈیزائن (Tool design): انٹرفیس کتنا صاف ستھرا ہے؟
- ناکامی کو سنبھالنا (Failure handling): جب کوئی ٹول کچھ واپس نہ کرے تو کیا ہوتا ہے؟
- مشاہدہ (Observability): کیا آپ یہ ٹریس کر سکتے ہیں کہ ایجنٹ نے کوئی فیصلہ کیوں لیا؟
LangChain یا CrewAI جیسے فریم ورکس کے مقابلے میں پیٹرنز (patterns) زیادہ اہمیت رکھتے ہیں۔ فریم ورک صرف ڈھانچہ (scaffolding) ہے۔ آرکیٹیکچر اصل عمارت ہے۔
ان پیٹرنز کا استعمال کریں:
- پہلے منصوبہ بنائیں پھر عمل درآمد کریں۔ منصوبہ بندی کے لیے ایک قدم اور عمل درآمد کے لیے ایک الگ قدم استعمال کریں۔
- ریٹریول (retrieval) کو ریژوننگ (reasoning) سے الگ رکھیں۔ سیاق و سباق (context) حاصل کرنا اور سیاق و سباق کا استعمال کرنا الگ الگ کام ہیں۔
- واضح ہینڈ آف (Explicit handoffs)۔ جب ایک ایجنٹ دوسرے کو کام منتقل کرے تو اس ہینڈ آف کو منظم کریں۔
RAG ایک معیار ہے، لیکن چنکنگ (chunking) اکثر غلط ہوتی ہے۔ اگر آپ دستاویزات کو غلط طریقے سے تقسیم کرتے ہیں، تو ماڈل سیاق و سباق کھو دیتا ہے اور ہالوسینیٹ (hallucinates) کرتا ہے۔ اگر آپ کے RAG کے نتائج بیکار ہیں، تو اپنی چنکنگ اور میٹا ڈیٹا (metadata) کو درست کریں۔ ایمبیڈنگ ماڈل (embedding model) کو موردِ الزام نہ ٹھہرائیں۔
ماڈلز بہتر ہوتے جائیں گے۔ کانٹیکسٹ ونڈوز (context windows) بڑھیں گی۔ اخراجات کم ہوں گے۔ اس سے انجینئرنگ کا چیلنج تبدیل نہیں ہوگا۔ آپ کو ایسے سسٹم بنانے ہوں گے جن پر آپ اس وقت بھی بھروسہ کر سکیں جب آپ نگرانی نہ کر رہے ہوں۔
گورننس (governance)، مشاہدہ (observability) اور ٹول کے استعمال پر توجہ دیں۔ اہم انجینئرز وہ ہوں گے جو صرف پرامپٹ انجینئرنگ (prompt engineering) نہیں بلکہ سسٹم ڈیزائن میں مہارت رکھتے ہوں گے۔
ماخذ: https://dev.to/aibughunter/the-model-is-not-the-product-heres-what-actually-is-52b5